SHAP를 사용한 기계 학습 모델 이해: 설명 가능한 AI 가이드

Shap(SHapley Additive exPlanations)은 기계 학습 모델의 예측을 설명하는 데 사용되는 기계 학습 기술입니다. 이는 협동 게임에서 플레이어 간의 총 이득을 분배하기 위해 게임 이론에서 사용되는 Shapley 값의 개념을 기반으로 합니다.

기계 학습의 맥락에서 Shapley 값은 모델의 각 기능에 고유한 기여도를 할당하는 데 사용됩니다. 특정 예측에 대한 입력입니다. SHAP 값이라고 하는 이 기여는 해당 기능이 예측에 기여한 양을 나타냅니다.

SHAP 값은 모델 예측에 가장 중요한 기능을 식별하는 데 사용할 수 있으며 막대 차트 또는 히트맵으로 시각화하여 모델 동작에 대한 명확하고 해석 가능한 설명입니다.

SHAP은 선형 회귀, 의사결정 트리 및 신경망을 포함한 광범위한 기계 학습 모델에 적용되었습니다. 신용 위험 평가, 고객 분류 및 의료 진단과 같은 다양한 응용 프로그램에 사용되었습니다.

전체적으로 SHAP는 기계 학습 모델의 예측을 설명하는 강력한 기술이며 모델이 어떻게 만들어지는지 이해하는 데 유용할 수 있습니다. 모델의 편향이나 오류를 식별하고 모델의 성능을 개선합니다.