A gépi tanulási modellek megértése az SHAP segítségével: Útmutató a megmagyarázható AI-hoz

A Shap (SHapley Additive ExPlanations) egy gépi tanulási technika, amelyet a gépi tanulási modell előrejelzéseinek magyarázatára használnak. A Shapley-értékek koncepcióján alapul, amelyeket a játékelméletben használnak a teljes nyereség elosztására a kooperatív játékban a játékosok között.

A gépi tanulás kontextusában a Shapley-értékeket arra használják, hogy egyedi hozzájárulást rendeljenek a modell minden jellemzőjéhez. bemenet egy adott előrejelzéshez. Ez a hozzájárulás, az úgynevezett SHAP érték, azt az összeget jelenti, amellyel a jellemző hozzájárult az előrejelzéshez. A SHAP értékek felhasználhatók annak meghatározására, hogy mely jellemzők a legfontosabbak a modell előrejelzései szempontjából, és oszlopdiagramként vagy hőtérképként is megjeleníthetők a modell viselkedésének világos és értelmezhető magyarázata.

SHAP-ot a gépi tanulási modellek széles körében alkalmazták, beleértve a lineáris regressziót, a döntési fákat és a neurális hálózatokat. Számos alkalmazásban használták, például hitelkockázat-értékelésben, vásárlói besorolásban és orvosi diagnózisban. Összességében az SHAP egy hatékony technika a gépi tanulási modellek előrejelzéseinek magyarázatára, és hasznos lehet a modellek működésének megértésében. döntéseiket, azonosítják a modellek torzításait vagy hibáit, és javítják a modellek teljesítményét.