В чем заключаются основные отличия SHAP от традиционных методов оценки важности признаков?

Некоторые отличия SHAP от традиционных методов оценки важности признаков:

• Использование теории игр. journalofbigdata.springeropen.com SHAP даёт представление о вкладе каждой функции в конкретные прогнозы. journalofbigdata.springeropen.com В традиционных методах важность признаков измеряется более абстрактными и специфичными для алгоритма способами. www.aidancooper.co.uk
• Более глубокий уровень детализации. sky.pro В отличие от традиционных методов визуализации важности признаков, SHAP позволяет увидеть не только общее влияние переменной, но и как конкретные значения этой переменной воздействуют на итоговый результат. sky.pro
• Возможность сравнивать прогноз с подмножеством данных или отдельным случаем. chernobrovov.ru SHAP допускает контрастные объяснения, позволяя сравнивать прогноз со подмножеством данных или отдельным случаем вместо среднего значения по всей выборке. chernobrovov.ru
• Наличие интуитивных единиц. www.aidancooper.co.uk В отличие от традиционных методов, у SHAP-значений есть понятные единицы измерения. www.aidancooper.co.uk
• Универсальная применимость. journalofbigdata.springeropen.com SHAP не зависит от модели, что делает его применимым к различным моделям машинного обучения и глубокого обучения. journalofbigdata.springeropen.com