SHAP के साथ मशीन लर्निंग मॉडल को समझना: समझाने योग्य एआई के लिए एक गाइड
शेप (SHapley Additive exPlanations) एक मशीन लर्निंग तकनीक है जिसका उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल की भविष्यवाणियों को समझाने के लिए किया जाता है। यह शेपली मूल्यों की अवधारणा पर आधारित है, जिसका उपयोग गेम थ्योरी में एक सहकारी खेल में खिलाड़ियों के बीच कुल लाभ को वितरित करने के लिए किया जाता है। मशीन लर्निंग के संदर्भ में, शेपली मूल्यों का उपयोग मॉडल की प्रत्येक विशेषता के लिए एक अद्वितीय योगदान निर्दिष्ट करने के लिए किया जाता है। किसी विशिष्ट भविष्यवाणी के लिए इनपुट. यह योगदान, जिसे SHAP मान कहा जाता है, उस राशि का प्रतिनिधित्व करता है जिसके द्वारा फीचर ने भविष्यवाणी में योगदान दिया है। SHAP मानों का उपयोग यह पहचानने के लिए किया जा सकता है कि मॉडल की भविष्यवाणियों के लिए कौन सी विशेषताएं सबसे महत्वपूर्ण हैं, और इसे प्रदान करने के लिए बार चार्ट या हीटमैप के रूप में देखा जा सकता है। मॉडल के व्यवहार की स्पष्ट और व्याख्या योग्य व्याख्या। SHAP को मशीन लर्निंग मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू किया गया है, जिसमें रैखिक प्रतिगमन, निर्णय वृक्ष और तंत्रिका नेटवर्क शामिल हैं। इसका उपयोग विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में किया गया है, जैसे कि क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन, ग्राहक वर्गीकरण और चिकित्सा निदान। कुल मिलाकर, SHAP मशीन लर्निंग मॉडल की भविष्यवाणियों को समझाने के लिए एक शक्तिशाली तकनीक है, और यह समझने के लिए उपयोगी हो सकती है कि मॉडल कैसे बना रहे हैं उनके निर्णय, मॉडलों में पूर्वाग्रहों या त्रुटियों की पहचान करना और मॉडलों के प्रदर्शन में सुधार करना।
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