Comprensión de los modelos de aprendizaje automático con SHAP: una guía para una IA explicable

Shap (SHapley Additive exPlanations) es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para explicar las predicciones de un modelo de aprendizaje automático. Se basa en el concepto de valores de Shapley, que se utilizan en la teoría de juegos para distribuir la ganancia total entre los jugadores en un juego cooperativo. En el contexto del aprendizaje automático, los valores de Shapley se utilizan para asignar una contribución única a cada característica de un modelo. entrada para una predicción específica. Esta contribución, denominada valor SHAP, representa la cantidad en la que la característica contribuyó a la predicción. Los valores SHAP se pueden utilizar para identificar qué características son más importantes para las predicciones de un modelo y se pueden visualizar como un gráfico de barras o un mapa de calor para proporcionar una explicación clara e interpretable del comportamiento del modelo.

SHAP se ha aplicado a una amplia gama de modelos de aprendizaje automático, incluida la regresión lineal, árboles de decisión y redes neuronales. Se ha utilizado en una variedad de aplicaciones, como evaluación de riesgo crediticio, clasificación de clientes y diagnóstico médico. En general, SHAP es una técnica poderosa para explicar las predicciones de los modelos de aprendizaje automático y puede ser útil para comprender cómo funcionan los modelos. sus decisiones, identificando sesgos o errores en los modelos y mejorando el rendimiento de los modelos.