Machine Learning-modellen begrijpen met SHAP: een gids voor uitlegbare AI

Shap (SHapley Additive exPlanations) is een machine learning-techniek die wordt gebruikt om de voorspellingen van een machine learning-model uit te leggen. Het is gebaseerd op het concept van Shapley-waarden, die in de speltheorie worden gebruikt om de totale winst onder spelers te verdelen in een coöperatief spel. In de context van machinaal leren worden Shapley-waarden gebruikt om een unieke bijdrage toe te kennen aan elk kenmerk van de modellen input voor een specifieke voorspelling. Deze bijdrage, de SHAP-waarde genoemd, vertegenwoordigt de hoeveelheid waarmee het kenmerk heeft bijgedragen aan de voorspelling. SHAP-waarden kunnen worden gebruikt om te identificeren welke kenmerken het belangrijkst zijn voor de voorspellingen van een model, en kunnen worden gevisualiseerd als een staafdiagram of heatmap om een duidelijke en interpreteerbare uitleg van het gedrag van het model. SHAP is toegepast op een breed scala aan machine learning-modellen, waaronder lineaire regressie, beslissingsbomen en neurale netwerken. Het is gebruikt in een verscheidenheid aan toepassingen, zoals kredietrisicobeoordeling, klantenclassificatie en medische diagnoses. Over het geheel genomen is SHAP een krachtige techniek voor het verklaren van de voorspellingen van machine learning-modellen, en kan nuttig zijn om te begrijpen hoe de modellen het doen. hun beslissingen, het identificeren van vooroordelen of fouten in de modellen, en het verbeteren van de prestaties van de modellen.