SHAP - Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро)

Вопрос для Поиска с Алисой

22 мая

#SHAP #МашинноеОбучение #ОбъяснениеМодели #ВлияниеПризнаков

Как SHAP объясняет влияние отдельных признаков на предсказания модели машинного обучения?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

www.geeksforgeeks.org

3

smile.actcognitive.org

4

www.mql5.com

5

webiomed.ru

6

iancovert.com

SHAP (SHapley Additive explanation) объясняет влияние отдельных признаков на предсказания модели машинного обучения с помощью значений SHAP. Эти значения показывают, насколько конкретный признак изменил предсказание по сравнению с базовым значением…

Вопрос для Поиска с Алисой

1 июля

#МашинноеОбучение #SHAP #Интерпретация #Предсказания #Модели

Как интерпретировать предсказания моделей машинного обучения с помощью SHAP Summary Plot?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

sky.pro

3

dev.to

4

chernobrovov.ru

5

datascience.stackexchange.com

6

analyticsindiamag.com

SHAP Summary Plot — это визуальный инструмент для интерпретации прогнозов моделей машинного обучения. Он позволяет одновременно показывать влияние и распределение всех признаков модели на единой визуализации. С помощью SHAP Summary Plot можно…

Вопрос для Поиска с Алисой

11 мая

#LIME #SHAP #МетодыОбъяснения #Модели #Разница #Сравнение

В чём разница между LIME и SHAP как методами объяснения моделей?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Некоторые различия между LIME и SHAP как методами объяснения моделей: Подход к интерпретации. LIME фокусируется на генерации локальных объяснений путём возмущения входных данных и построения локальных суррогатных моделей, а SHAP предоставляет как…

Вопрос для Поиска с Алисой

22 июня

#SHAP #МетодыОценки #ВажностьПризнаков #Отличия #AI #МашинноеОбучение

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

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

journalofbigdata.springeropen.com

3

sky.pro

4

webiomed.ru

5

www.aidancooper.co.uk

6

chernobrovov.ru

Некоторые отличия SHAP от традиционных методов оценки важности признаков: Использование теории игр. SHAP даёт представление о вкладе каждой функции в конкретные прогнозы. В традиционных методах важность признаков измеряется более абстрактными и…

Вопрос для Поиска с Алисой

28 апреля

#SHAP #МашинноеОбучение #Алгоритмы #Объяснение #Интерпретация

Как работает подход SHAP для объяснения работы алгоритмов машинного обучения?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

www.geeksforgeeks.org

3

www.yourdatateacher.com

4

blog.paperspace.com

5

mindfulmodeler.hashnode.dev

6

www.advancinganalytics.co.uk

Подход SHAP (SHapley Additive exPlanations) предназначен для интерпретации выходных данных моделей машинного обучения. Он позволяет понять вклад каждой входной функции в прогнозы модели. Процесс работы SHAP можно описать следующим образом: 1…

Вопрос для Поиска с Алисой

14 августа

#SHAP #АнализВажности #Признаки #Преимущества

Какие преимущества предоставляет анализ важности признаков с помощью SHAP значений?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

www.geeksforgeeks.org

3

neptune.ai

4

sky.pro

5

chernobrovov.ru

6

smile.actcognitive.org

Некоторые преимущества анализа важности признаков с помощью SHAP-значений: Локальная точность. SHAP-значения объясняют индивидуальные прогнозы, дают представление о том, как модель ведёт себя в конкретных случаях. Глобальная интерпретируемость…

Вопрос для Поиска с Алисой

17 сентября

#SHAP #Математика #Принципы #Значения

Какие математические принципы лежат в основе значений SHAP?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

sky.pro

3

www.geeksforgeeks.org

4

apxml.com

5

www.f1-predictor.com

6

www.geeksforgeeks.org

В основе значений SHAP (SHapley Additive exPlanations) лежит концепция теории игр, разработанная Ллойдом Шепли в 1950-х годах. Некоторые математические принципы, которые лежат в основе значений SHAP: Аддитивность. Сумма значений SHAP для всех…

Вопрос для Поиска с Алисой

12 июня

#SHAP #LIME #Методы #Обучение #Машинное #Искусственный #Интеллект

В чём разница между SHAP и LIME?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

store-restack.vercel.app

3

4

5

6

Разница между SHAP и LIME заключается в подходах к объяснению предсказаний моделей машинного обучения. SHAP (SHapley Additive exPlanations) объясняет вклад каждого признака в предсказание модели. Он основан на концепции значений Шепли из теории…

Вопрос для Поиска с Алисой

1 мая

#MachineLearning #SHAP #PermutationFeatureImportance #Методы #Разница

В чем разница между методом SHAP и методом Permutation Feature Importance?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

moitvivt.ru

3

www.blog.trainindata.com

4

www.geeksforgeeks.org

5

webiomed.ru

6

softwarepatternslexicon.com

Разница между методами SHAP и Permutation Feature Importance заключается в их подходах к оценке важности признаков в модели машинного обучения. SHAP (SHapley Additive Explanations) — метод, который помогает понять, как каждая функция влияет на…

Вопрос для Поиска с Алисой

31 июля

#XAI #LIME #SHAP #МетодыОбъяснения #Различия

В чем заключаются основные различия между LIME и SHAP методами объяснения в XAI?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

1

0

2

3

4

5

6

Некоторые основные различия между LIME и SHAP методами объяснения в XAI: Область применения. SHAP даёт глобальные и локальные объяснения, в то время как LIME в основном фокусируется на локальных объяснениях. Согласованность результатов. SHAP…

Главная / #SHAP

# SHAP