Понимание моделей машинного обучения с помощью SHAP: руководство по объяснимому ИИ

Shap (SHapley Additive exPlanations) — это метод машинного обучения, используемый для объяснения предсказаний модели машинного обучения. Он основан на концепции значений Шепли, которые используются в теории игр для распределения общего выигрыша между игроками в совместной игре. В контексте машинного обучения значения Шепли используются для присвоения уникального вклада каждой особенности модели. ввод для конкретного прогноза. Этот вклад, называемый значением SHAP, представляет собой величину вклада объекта в прогноз. Значения SHAP можно использовать для определения того, какие функции наиболее важны для прогнозов модели, и их можно визуализировать в виде гистограммы или тепловой карты, чтобы предоставить четкое и интерпретируемое объяснение поведения модели.

SHAP применялся к широкому спектру моделей машинного обучения, включая линейную регрессию, деревья решений и нейронные сети. Он использовался в различных приложениях, таких как оценка кредитного риска, классификация клиентов и медицинская диагностика. В целом SHAP представляет собой мощный метод объяснения прогнозов моделей машинного обучения и может быть полезен для понимания того, как модели работают. их решения, выявляя предвзятости или ошибки в моделях и улучшая производительность моделей.