Разумевање модела машинског учења уз СХАП: Водич за објашњиву вештачку интелигенцију

Схап (СХаплеи Аддитиве ЕкПланатионс) је техника машинског учења која се користи за објашњење предвиђања модела машинског учења. Заснован је на концепту Шеплијевих вредности, које се користе у теорији игара за дистрибуцију укупног добитка међу играчима у кооперативној игри.ӕӕУ контексту машинског учења, Шеплијеве вредности се користе за додељивање јединственог доприноса свакој особини модела. улаз за одређено предвиђање. Овај допринос, назван СХАП вредност, представља износ за који је карактеристика допринела предвиђању.ӕӕСХАП вредности се могу користити да идентификују које су карактеристике најважније за предвиђања модела и могу се визуелизовати као тракасти графикон или топлотна мапа да би се обезбедила јасно и разумљиво објашњење понашања модела.ӕӕСХАП је примењен на широк спектар модела машинског учења, укључујући линеарну регресију, стабла одлучивања и неуронске мреже. Коришћен је у разним апликацијама, као што су процена кредитног ризика, класификација купаца и медицинска дијагноза.ӕӕУопштено говорећи, СХАП је моћна техника за објашњавање предвиђања модела машинског учења и може бити корисна за разумевање како модели праве њихове одлуке, идентификовање пристрасности или грешака у моделима и побољшање перформанси модела.