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

Некоторые отличия SHAP от традиционных методов оценки важности признаков:

• Использование теории игр. 1 SHAP даёт представление о вкладе каждой функции в конкретные прогнозы. 1 В традиционных методах важность признаков измеряется более абстрактными и специфичными для алгоритма способами. 4
• Более глубокий уровень детализации. 2 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. 2
• Возможность сравнивать прогноз с подмножеством данных или отдельным случаем. 5 SHAP допускает контрастные объяснения, позволяя сравнивать прогноз со подмножеством данных или отдельным случаем вместо среднего значения по всей выборке. 5
• Наличие интуитивных единиц. 4 В отличие от традиционных методов, у SHAP-значений есть понятные единицы измерения. 4
• Универсальная применимость. 1 SHAP не зависит от модели, что делает его применимым к различным моделям машинного обучения и глубокого обучения. 1