Förstå maskininlärningsmodeller med SHAP: A Guide to Explainable AI

Shap (SHapley Additive exPlanations) är en maskininlärningsteknik som används för att förklara förutsägelserna för en maskininlärningsmodell. Den är baserad på konceptet Shapley-värden, som används i spelteorin för att fördela den totala vinsten mellan spelare i ett kooperativt spel.

I sammanhanget för maskininlärning används Shapley-värden för att tilldela ett unikt bidrag till varje funktion i en modells modell. input för en specifik förutsägelse. Detta bidrag, som kallas SHAP-värdet, representerar det belopp med vilket funktionen bidrog till förutsägelsen.

SHAP-värden kan användas för att identifiera vilka funktioner som är viktigast för en modells förutsägelser, och kan visualiseras som ett stapeldiagram eller värmekarta för att ge en tydlig och tolkbar förklaring av modellens beteende.

SHAP har tillämpats på ett brett utbud av maskininlärningsmodeller, inklusive linjär regression, beslutsträd och neurala nätverk. Det har använts i en mängd olika tillämpningar, såsom kreditriskbedömning, kundklassificering och medicinsk diagnos.

Sammantaget är SHAP en kraftfull teknik för att förklara förutsägelser av maskininlärningsmodeller och kan vara användbar för att förstå hur modellerna görs. deras beslut, identifiera fördomar eller fel i modellerna och förbättra modellernas prestanda.