Comprendre les modèles d'apprentissage automatique avec SHAP : un guide pour une IA explicable

Shap (SHapley Additive exPlanations) est une technique d'apprentissage automatique utilisée pour expliquer les prédictions d'un modèle d'apprentissage automatique. Il est basé sur le concept des valeurs de Shapley, qui sont utilisées dans la théorie des jeux pour répartir le gain total entre les joueurs dans un jeu coopératif.

Dans le contexte de l'apprentissage automatique, les valeurs de Shapley sont utilisées pour attribuer une contribution unique à chaque caractéristique d'un modèle. entrée pour une prédiction spécifique. Cette contribution, appelée valeur SHAP, représente la quantité par laquelle la fonctionnalité a contribué à la prédiction.

Les valeurs SHAP peuvent être utilisées pour identifier les fonctionnalités les plus importantes pour les prédictions d'un modèle et peuvent être visualisées sous forme de graphique à barres ou de carte thermique pour fournir une explication claire et interprétable du comportement du modèle.

SHAP a été appliqué à un large éventail de modèles d'apprentissage automatique, notamment la régression linéaire, les arbres de décision et les réseaux de neurones. Il a été utilisé dans diverses applications, telles que l'évaluation du risque de crédit, la classification des clients et le diagnostic médical.

Dans l'ensemble, SHAP est une technique puissante pour expliquer les prédictions des modèles d'apprentissage automatique et peut être utile pour comprendre comment les modèles font leurs décisions, en identifiant les biais ou les erreurs dans les modèles et en améliorant les performances des modèles.