Înțelegerea modelelor de învățare automată cu SHAP: un ghid pentru IA explicabilă

Shap (SHapley Additive exPlanations) este o tehnică de învățare automată utilizată pentru a explica predicțiile unui model de învățare automată. Se bazează pe conceptul de valori Shapley, care sunt folosite în teoria jocurilor pentru a distribui câștigul total între jucători într-un joc cooperant.

În contextul învățării automate, valorile Shapley sunt folosite pentru a atribui o contribuție unică fiecărei caracteristici a modelului. intrare pentru o anumită predicție. Această contribuție, numită valoare SHAP, reprezintă valoarea cu care caracteristica a contribuit la predicție.

Valorile SHAP pot fi utilizate pentru a identifica care caracteristici sunt cele mai importante pentru predicțiile unui model și pot fi vizualizate ca o diagramă cu bare sau o hartă termică pentru a oferi o explicație clară și interpretabilă a comportamentului modelului.

SHAP a fost aplicat la o gamă largă de modele de învățare automată, inclusiv regresie liniară, arbori de decizie și rețele neuronale. Acesta a fost utilizat într-o varietate de aplicații, cum ar fi evaluarea riscului de credit, clasificarea clienților și diagnosticul medical.

În general, SHAP este o tehnică puternică pentru explicarea predicțiilor modelelor de învățare automată și poate fi utilă pentru înțelegerea modului în care modelele sunt realizate. deciziile lor, identificând părtiniri sau erori în modele și îmbunătățind performanța modelelor.