Forstå maskinlæringsmodeller med SHAP: A Guide to Explainable AI

Shap (SHapley Additive exPlanations) er en maskinl
ringsteknikk som brukes til å forklare spådommene til en maskinl
ringsmodell. Det er basert på konseptet Shapley-verdier, som brukes i spillteori for å fordele den totale gevinsten blant spillere i et samarbeidsspill.

I sammenheng med maskinl
ring brukes Shapley-verdier for å tildele et unikt bidrag til hver funksjon i en modells input for en spesifikk prediksjon. Dette bidraget, kalt SHAP-verdien, representerer mengden funksjonen bidro med til prediksjonen.

SHAP-verdier kan brukes til å identifisere hvilke funksjoner som er viktigst for en modells spådommer, og kan visualiseres som et stolpediagram eller varmekart for å gi en klar og tolkbar forklaring av modellens oppførsel.

SHAP har blitt brukt på et bredt spekter av maskinl
ringsmodeller, inkludert line
r regresjon, beslutningstr
r og nevrale nettverk. Den har blitt brukt i en rekke applikasjoner, som kredittrisikovurdering, kundeklassifisering og medisinsk diagnose.

Samlet sett er SHAP en kraftig teknikk for å forklare spådommene til maskinl
ringsmodeller, og kan v
re nyttig for å forstå hvordan modellene lager deres beslutninger, identifisere skjevheter eller feil i modellene, og forbedre ytelsen til modellene.