Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой
Главная / Наука и образование / Как работает подход SHAP для объяснения работы алгоритмов машинного обучения?
Вопрос для Поиска с Алисой
28 апреля

Как работает подход SHAP для объяснения работы алгоритмов машинного обучения?

Алиса
На основе источников, возможны неточности

Подход SHAP (SHapley Additive exPlanations) предназначен для интерпретации выходных данных моделей машинного обучения. www.geeksforgeeks.org mindfulmodeler.hashnode.dev Он позволяет понять вклад каждой входной функции в прогнозы модели. www.geeksforgeeks.org

Процесс работы SHAP можно описать следующим образом: mindfulmodeler.hashnode.dev

  1. Подготовка модели. mindfulmodeler.hashnode.dev Нужна обученная модель машинного обучения, например, дерево решений, случайный лес, градиентное усиление или глубокая нейронная сеть. mindfulmodeler.hashnode.dev
  2. Выбор экземпляра. mindfulmodeler.hashnode.dev Выбирается конкретный экземпляр или точка данных, для которой нужно объяснить прогноз. mindfulmodeler.hashnode.dev Это может быть изображение, текстовый документ или набор функций. mindfulmodeler.hashnode.dev
  3. Вычисление значений Шепли. mindfulmodeler.hashnode.dev SHAP вычисляет значения Шепли для каждого признака в отношении выбранного экземпляра. mindfulmodeler.hashnode.dev Эти значения представляют вклад каждого признака в прогноз для этого экземпляра. mindfulmodeler.hashnode.dev
  4. Интерпретация результатов. mindfulmodeler.hashnode.dev Значения Шепли можно визуализировать различными способами, например, с помощью столбчатых диаграмм, сводных графиков или атрибутов отдельных признаков. mindfulmodeler.hashnode.dev Эти визуализации помогают понять, какие признаки повлияли на прогноз модели. mindfulmodeler.hashnode.dev
  5. Получение выводов. mindfulmodeler.hashnode.dev Анализ значений Шепли позволяет получить представление о процессе принятия решений моделью. mindfulmodeler.hashnode.dev Можно определить, какие признаки оказали наиболее значительное влияние на прогноз и как они повлияли на результат. mindfulmodeler.hashnode.dev

SHAP основан на концепции значений Шепли, взятой из теории кооперативных игр. mindfulmodeler.hashnode.dev В контексте машинного обучения «игроками» выступают признаки, а «игрой» — прогноз модели. mindfulmodeler.hashnode.dev

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Fri Aug 15 2025 16:41:06 GMT+0300 (Moscow Standard Time)