В чём разница между SHAP и LIME?

Разница между SHAP и LIME заключается в подходах к объяснению предсказаний моделей машинного обучения. store-restack.vercel.app {8-host}

SHAP (SHapley Additive exPlanations) объясняет вклад каждого признака в предсказание модели. dzen.ru Он основан на концепции значений Шепли из теории кооперативных игр, где значение каждого признака рассчитывается как его вклад в общий результат, учитывая взаимодействие с другими признаками. dzen.ru SHAP обеспечивает как глобальную, так и локальную интерпретацию. {6-host}

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) объясняет предсказания для отдельных экземпляров данных. dzen.ru Он работает путём создания упрощённой, легко интерпретируемой модели в окрестности конкретного тестового примера. dzen.ru LIME фокусируется на локальной интерпретации, объясняя, почему модель сделала конкретное предсказание для заданного экземпляра. {6-host}

Некоторые другие различия:

• Вычислительная сложность. habr.com У LIME она относительно низкая, у SHAP — высокая, особенно для моделей с большим количеством признаков. habr.com
• Применимость к моделям. habr.com LIME подходит для любой модели, SHAP также модельно-агностичен, но оптимизации и реализации могут варьироваться для разных типов моделей. habr.com
• Интуитивность результатов. habr.com Интерпретация LIME легко понимается благодаря простоте моделей, SHAP требует более глубокого понимания теории игр и значений Шепли для полного понимания. habr.com
• Гарантия согласованности. {7-host} SHAP гарантирует согласованность: если модель меняется так, что признак оказывает большее влияние, его значение атрибуции не уменьшается. {7-host} LIME не даёт такой гарантии, его объяснения могут варьироваться в зависимости от выборки и внутренних параметров. {7-host}

Выбор между SHAP и LIME зависит от специфики задачи, требований к интерпретации и ограничений по вычислительным ресурсам. habr.com В некоторых случаях может быть даже полезно использовать оба инструмента в комбинации, чтобы получить как глубокое понимание общего влияния признаков (через SHAP), так и ясные интерпретации отдельных предсказаний (через LIME). habr.com