Comprendere i modelli di machine learning con SHAP: una guida all'intelligenza artificiale spiegabile

Shap (SHapley Additive exPlanations) è una tecnica di machine learning utilizzata per spiegare le previsioni di un modello di machine learning. Si basa sul concetto dei valori di Shapley, che vengono utilizzati nella teoria dei giochi per distribuire il guadagno totale tra i giocatori in un gioco cooperativo.

Nel contesto dell'apprendimento automatico, i valori di Shapley vengono utilizzati per assegnare un contributo unico a ciascuna caratteristica di un modello input per una previsione specifica. Questo contributo, chiamato valore SHAP, rappresenta la quantità con cui la caratteristica ha contribuito alla previsione.

I valori SHAP possono essere utilizzati per identificare quali caratteristiche sono più importanti per le previsioni di un modello e possono essere visualizzati come grafico a barre o mappa termica per fornire un'idea spiegazione chiara e interpretabile del comportamento del modello.

SHAP è stato applicato a un'ampia gamma di modelli di apprendimento automatico, tra cui regressione lineare, alberi decisionali e reti neurali. È stato utilizzato in una varietà di applicazioni, come la valutazione del rischio di credito, la classificazione dei clienti e la diagnosi medica.

Nel complesso, SHAP è una tecnica potente per spiegare le previsioni dei modelli di apprendimento automatico e può essere utile per comprendere come si stanno comportando i modelli. le loro decisioni, identificando distorsioni o errori nei modelli e migliorando le prestazioni dei modelli.