SHAP ile Makine Öğrenimi Modellerini Anlamak: Açıklanabilir Yapay Zeka Kılavuzu

Shap (SHapley Additive exPlanations), bir makine öğrenme modelinin tahminlerini açıklamak için kullanılan bir makine öğrenme tekniğidir. İşbirlikçi bir oyunda toplam kazancı oyuncular arasında dağıtmak için oyun teorisinde kullanılan Shapley değerleri kavramına dayanmaktadır.

Makine öğrenimi bağlamında Shapley değerleri, bir modelin her özelliğine benzersiz bir katkı atamak için kullanılır. Belirli bir tahmin için girdi. SHAP değeri olarak adlandırılan bu katkı, özelliğin tahmine yaptığı katkı miktarını temsil eder.

SHAP değerleri, bir modelin tahminleri için hangi özelliklerin en önemli olduğunu belirlemek için kullanılabilir ve bir çubuk grafik veya ısı haritası olarak görselleştirilerek modelin davranışının açık ve yorumlanabilir bir açıklaması.

SHAP, doğrusal regresyon, karar ağaçları ve sinir ağları dahil olmak üzere çok çeşitli makine öğrenimi modellerine uygulanmıştır. Kredi riski değerlendirmesi, müşteri sınıflandırması ve tıbbi teşhis gibi çeşitli uygulamalarda kullanılmıştır.

Genel olarak SHAP, makine öğrenimi modellerinin tahminlerini açıklamak için güçlü bir tekniktir ve modellerin nasıl çalıştığını anlamak için yararlı olabilir. kararlarını, modellerdeki önyargıları veya hataları tespit etmek ve modellerin performansını iyileştirmek.