Tìm hiểu các mô hình học máy với SHAP: Hướng dẫn về AI có thể giải thích

Shap (SHapley Additive exPlanations) là một kỹ thuật học máy được sử dụng để giải thích các dự đoán của mô hình học máy. Nó dựa trên khái niệm về giá trị Shapley, được sử dụng trong lý thuyết trò chơi để phân phối tổng lợi ích giữa những người chơi trong trò chơi hợp tác.

Trong bối cảnh học máy, giá trị Shapley được sử dụng để chỉ định mức đóng góp duy nhất cho từng tính năng của mô hình đầu vào cho một dự đoán cụ thể. Đóng góp này, được gọi là giá trị SHAP, thể hiện mức độ đóng góp của đối tượng vào dự đoán. Giá trị

SHAP có thể được sử dụng để xác định tính năng nào quan trọng nhất đối với dự đoán của mô hình và có thể được hiển thị dưới dạng biểu đồ thanh hoặc bản đồ nhiệt để cung cấp thông tin giải thích rõ ràng và dễ hiểu về hành vi của mô hình.

SHAP đã được áp dụng cho nhiều mô hình học máy, bao gồm hồi quy tuyến tính, cây quyết định và mạng lưới thần kinh. Nó đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, chẳng hạn như đánh giá rủi ro tín dụng, phân loại khách hàng và chẩn đoán y tế.

Nhìn chung, SHAP là một kỹ thuật mạnh mẽ để giải thích các dự đoán của mô hình học máy và có thể hữu ích để hiểu cách các mô hình đang hoạt động quyết định của họ, xác định những thành kiến hoặc sai sót trong các mô hình và cải thiện hiệu suất của các mô hình.