Розуміння моделей машинного навчання за допомогою SHAP: посібник із зрозумілого ШІ

Shap (SHapley Additive ExPlanations) — це техніка машинного навчання, яка використовується для пояснення прогнозів моделі машинного навчання. Він заснований на концепції значень Шеплі, які використовуються в теорії ігор для розподілу загального виграшу між гравцями в кооперативній грі.

У контексті машинного навчання значення Шеплі використовуються для призначення унікального внеску кожній функції моделі введення для конкретного передбачення. Цей внесок, який називається значенням SHAP, представляє кількість, на яку функція вносить вклад у прогноз.

Значення SHAP можна використовувати для визначення того, які функції є найбільш важливими для прогнозів моделі, і їх можна візуалізувати у вигляді стовпчастої діаграми або теплової карти, щоб забезпечити чітке пояснення поведінки моделі, яке можна інтерпретувати.

SHAP було застосовано до широкого спектру моделей машинного навчання, включаючи лінійну регресію, дерева рішень і нейронні мережі. Він використовувався в різних програмах, таких як оцінка кредитного ризику, класифікація клієнтів і медична діагностика.

Загалом SHAP є потужною технікою для пояснення прогнозів моделей машинного навчання та може бути корисною для розуміння того, як моделі створюються їхні рішення, виявлення упереджень або помилок у моделях та покращення продуктивності моделей.