Zrozumienie modeli uczenia maszynowego za pomocą SHAP: przewodnik po wyjaśnialnej sztucznej inteligencji

Shap (SHapley Additive exPlanations) to technika uczenia maszynowego używana do wyjaśniania przewidywań modelu uczenia maszynowego. Opiera się na koncepcji wartości Shapleya, które są wykorzystywane w teorii gier do podziału całkowitego zysku pomiędzy graczy w grze kooperacyjnej. W kontekście uczenia maszynowego wartości Shapleya służą do przypisania unikalnego wkładu każdej cechy modelu dane wejściowe dla konkretnej prognozy. Ten udział, zwany wartością SHAP, reprezentuje stopień, w jakim dana cecha przyczyniła się do prognozy.

Wartości SHAP można wykorzystać do określenia, które cechy są najważniejsze dla przewidywań modelu, i można je zwizualizować w postaci wykresu słupkowego lub mapy cieplnej w celu zapewnienia jasne i zrozumiałe wyjaśnienie zachowania modelu.

SHAP zastosowano w szerokiej gamie modeli uczenia maszynowego, w tym w regresji liniowej, drzewach decyzyjnych i sieciach neuronowych. Stosowano ją w różnych zastosowaniach, takich jak ocena ryzyka kredytowego, klasyfikacja klientów i diagnostyka medyczna.

Ogólnie rzecz biorąc, SHAP to zaawansowana technika wyjaśniania przewidywań modeli uczenia maszynowego i może być przydatna do zrozumienia, w jaki sposób modele radzą sobie ich decyzje, identyfikowanie stronniczości lub błędów w modelach oraz poprawianie wydajności modeli.