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Los valores SHAP pueden ayudarte a ver qué características son las más importantes para el modelo y cómo afectan al resultado. En este tutorial, aprenderemos sobre los valores SHAP y su papel en la interpretación de modelos de machine learning.
22 de abr. de 2020 · A continuación, puedes entender la definición de SHAP y cómo puedes implementar el concepto con el paquete de Python. Qué es SHAP? Shapley Additive exPlanations o SHAP es un enfoque utilizado en la teoría de juegos. Con SHAP, puedes explicar la salida de tu modelo de aprendizaje automático.
SHAP (SHapley Additive exPlanations) is a game theoretic approach to explain the output of any machine learning model. It connects optimal credit allocation with local explanations using the classic Shapley values from game theory and their related extensions (see papers for details and citations).
21 de sept. de 2023 · SHAP, o Shapley Additive Explanations, es un marco teórico y una biblioteca de Python que se utiliza para explicar el resultado de cualquier modelo de Machine Learning. Pero, ¿qué significa...
SHAP (SHapley Additive exPlanations) is a game-theoretic approach to explain the output of any machine learning model. It connects optimal credit allocation with local explanations using the classic Shapley values from game theory and their related extensions.
This tutorial is designed to help build a solid understanding of how to compute and interpet Shapley-based explanations of machine learning models. We will take a practical hands-on approach, using the shap Python package to explain progressively more complex models.
The goal of SHAP is to explain the prediction of an instance x by computing the contribution of each feature to the prediction. The SHAP explanation method computes Shapley values from coalitional game theory. The feature values of a data instance act as players in a coalition.
