Вопросы к Поиску с Алисой
Разница между методами SHAP и Permutation Feature Importance заключается в их подходах к оценке важности признаков в модели машинного обучения. www.blog.trainindata.com softwarepatternslexicon.com
SHAP (SHapley Additive Explanations) — метод, который помогает понять, как каждая функция влияет на прогнозы. www.geeksforgeeks.org {9-host} Он присваивает уникальное значение каждой функции, чтобы представить её влияние на выходные данные модели. www.geeksforgeeks.org SHAP не зависит от модели, может быть применён к различным моделям машинного обучения, включая древовидные, линейные и нейронные сети. www.geeksforgeeks.org
Permutation Feature Importance — метод, который оценивает важность отдельных признаков путём перестановки их значений и измерения влияния на производительность модели. www.blog.trainindata.com softwarepatternslexicon.com Если изменение значений признака значительно ухудшает производительность, то признак считается важным. softwarepatternslexicon.com Permutation Feature Importance не требует переобучения модели и может быть применён к любой предсказывающей модели, независимо от её типа. softwarepatternslexicon.com
Таким образом, SHAP фокусируется на общем понимании вклада каждой функции в прогнозы, а Permutation Feature Importance — на определении важности признаков через оценку влияния их перестановки на производительность модели.