Как интерпретировать предсказания моделей машинного обучения с помощью SHAP Summary Plot?

SHAP Summary Plot — это визуальный инструмент для интерпретации прогнозов моделей машинного обучения. sky.pro Он позволяет одновременно показывать влияние и распределение всех признаков модели на единой визуализации. sky.pro

С помощью SHAP Summary Plot можно провести двойной анализ: sky.pro

1. Визуализировать важность признаков. sky.pro График показывает, какие переменные оказывают наибольшее влияние на предсказания. sky.pro
2. Отобразить направление влияния. sky.pro SHAP Summary Plot демонстрирует положительное или отрицательное воздействие конкретных значений признаков. sky.pro

На типичном графике каждая точка представляет одно наблюдение в датасете. sky.pro

• Горизонтальное расположение точки указывает, насколько сильно конкретное значение признака влияет на прогноз модели. sky.pro
• Цветовая кодировка показывает само значение признака — от низкого (обычно синий) до высокого (обычно красный). sky.pro

Некоторые примеры интерпретации:

• Прогнозирование оттока клиентов банка. sky.pro График наглядно показал, что клиенты с высоким балансом на счёте и низкой активностью транзакций имеют повышенный риск оттока. sky.pro
• Определение наиболее значимых факторов индивидуального банкротства. chernobrovov.ru С помощью SHAP-графика можно спрогнозировать вероятность этого события для отдельного клиента. chernobrovov.ru

При этом SHAP не идентифицирует причинно-следственную связь. chernobrovov.ru Инструмент показывает лишь степень влияния отдельных предикторов на целевую переменную, но не объясняет другие аспекты процесса машинного обучения: выбор архитектуры модели, настройку параметров нейросети и другие. chernobrovov.ru