การทำความเข้าใจโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องด้วย SHAP: คู่มือสำหรับ AI ที่อธิบายได้

Shap (คำอธิบายเพิ่มเติมของ SHapley) เป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้อธิบายการคาดการณ์ของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง มันขึ้นอยู่กับแนวคิดของค่า Shapley ซึ่งใช้ในทฤษฎีเกมเพื่อกระจายผลประโยชน์ทั้งหมดให้กับผู้เล่นในเกมแบบมีส่วนร่วม อินพุตสำหรับการทำนายเฉพาะ การสนับสนุนนี้เรียกว่าค่า SHAP แสดงถึงจำนวนที่คุณลักษณะมีส่วนช่วยในการทำนาย ค่า SHAP สามารถใช้เพื่อระบุคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดสำหรับการคาดการณ์ของแบบจำลอง และสามารถมองเห็นเป็นแผนภูมิแท่งหรือแผนที่ความร้อนเพื่อให้ คำอธิบายที่ชัดเจนและตีความได้เกี่ยวกับพฤติกรรมของแบบจำลอง SHAP ถูกนำไปใช้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่หลากหลาย รวมถึงการถดถอยเชิงเส้น แผนผังการตัดสินใจ และโครงข่ายประสาทเทียม มีการนำไปใช้ในการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การประเมินความเสี่ยงด้านเครดิต การจำแนกลูกค้า และการวินิจฉัยทางการแพทย์ โดยรวมแล้ว SHAP เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการอธิบายการคาดการณ์ของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และมีประโยชน์ในการทำความเข้าใจว่าโมเดลกำลังสร้างอย่างไร การตัดสินใจ การระบุอคติหรือข้อผิดพลาดในแบบจำลอง และปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลอง