Compreendendo modelos de aprendizado de máquina com SHAP: um guia para IA explicável

Shap (SHapley Additive exPlanations) é uma técnica de aprendizado de máquina usada para explicar as previsões de um modelo de aprendizado de máquina. É baseado no conceito de valores de Shapley, que são usados na teoria dos jogos para distribuir o ganho total entre os jogadores em um jogo cooperativo.

No contexto do aprendizado de máquina, os valores de Shapley são usados para atribuir uma contribuição única a cada recurso de um modelo. entrada para uma previsão específica. Essa contribuição, chamada de valor SHAP, representa a quantidade pela qual o recurso contribuiu para a previsão.

Os valores SHAP podem ser usados para identificar quais recursos são mais importantes para as previsões de um modelo e podem ser visualizados como um gráfico de barras ou mapa de calor para fornecer um explicação clara e interpretável do comportamento do modelo.

SHAP foi aplicado a uma ampla gama de modelos de aprendizado de máquina, incluindo regressão linear, árvores de decisão e redes neurais. Ele tem sido usado em diversas aplicações, como avaliação de risco de crédito, classificação de clientes e diagnóstico médico.

No geral, o SHAP é uma técnica poderosa para explicar as previsões de modelos de aprendizado de máquina e pode ser útil para entender como os modelos estão se saindo. suas decisões, identificando vieses ou erros nos modelos e melhorando o desempenho dos modelos.