Memahami Model Pembelajaran Mesin dengan SHAP: Panduan AI yang Dapat Dijelaskan

Shap (SHapley Additive exPlanations) adalah teknik pembelajaran mesin yang digunakan untuk menjelaskan prediksi model pembelajaran mesin. Hal ini didasarkan pada konsep nilai-nilai Shapley, yang digunakan dalam teori permainan untuk mendistribusikan perolehan total di antara para pemain dalam permainan kooperatif.

Dalam konteks pembelajaran mesin, nilai-nilai Shapley digunakan untuk memberikan kontribusi unik pada setiap fitur model masukan untuk prediksi tertentu. Kontribusi ini, yang disebut nilai SHAP, mewakili jumlah kontribusi fitur terhadap prediksi.

SHAP nilai dapat digunakan untuk mengidentifikasi fitur mana yang paling penting untuk prediksi model, dan dapat divisualisasikan sebagai diagram batang atau peta panas untuk memberikan gambaran penjelasan yang jelas dan dapat ditafsirkan tentang perilaku model.

SHAP telah diterapkan pada berbagai model pembelajaran mesin, termasuk regresi linier, pohon keputusan, dan jaringan saraf. Ini telah digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti penilaian risiko kredit, klasifikasi pelanggan, dan diagnosis medis.

Secara keseluruhan, SHAP adalah teknik yang ampuh untuk menjelaskan prediksi model pembelajaran mesin, dan dapat berguna untuk memahami bagaimana model tersebut dibuat. keputusan mereka, mengidentifikasi bias atau kesalahan dalam model, dan meningkatkan kinerja model.