Как вектор Шепли применяется в современных компьютерных науках и машинном обучении?

Вектор Шепли применяется в современных компьютерных науках и машинном обучении для оценки влияния отдельных признаков примера на прогнозируемое значение при решении задачи классификации или регрессии. 5

В применении вектора Шепли для моделей машинного обучения ключевую роль играет создание такой игры, в которой игроками будут факторы модели, а значение выигрыша будет равно предсказанию модели. 2

Практическая реализация этого подхода представляет собой специальную библиотеку SHAP (SHapley Additive exPlanations). 1 Она поддерживается для моделей типа «ансамбль деревьев» в XGBoost, LightGBM, CatBoost, scikit-learn и pyspark. 1

Также на основе значений Шепли предложен метод выбора стабильной модели, позволяющий стабилизировать показатели точности моделей при искажении предикторов и шумов, повышать показатели точности при снижении набора данных на классических и модернизированных ансамблевых алгоритмах. 2