02-05 19:04 门头沟学院 数据分析师
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#机器学习#
什么是 SHAP 值？
SHAP 值基于博弈论中的 Shapley 值。在博弈论中，Shapley值有助于确定协作博弈中的每个玩家对总支出的贡献。
对于机器学习模型，每个特征都被视为一个“玩家”。要素的 Shapley 值表示该要素在所有可能的特征组合中的贡献的平均量级。
具体而言，SHAP 值是通过比较存在和不存在特定特征的模型预测来计算的。这是针对数据集中的每个要素和每个样本以迭代方式完成的。
通过为每个特征分配每个预测的重要性值，SHAP 值提供了模型行为的本地、一致的解释。它们揭示了哪些特征对特定预测的影响最大，无论是正面的还是负面的。这对于理解复杂机器学习模型（如深度神经网络）背后的推理很有价值。
https://www.mvrlink.com/using-shap-values-to-achieve-model-interpretability/
什么是 SHAP 值？
SHAP 值基于博弈论中的 Shapley 值。在博弈论中，Shapley值有助于确定协作博弈中的每个玩家对总支出的贡献。
对于机器学习模型，每个特征都被视为一个“玩家”。要素的 Shapley 值表示该要素在所有可能的特征组合中的贡献的平均量级。
具体而言，SHAP 值是通过比较存在和不存在特定特征的模型预测来计算的。这是针对数据集中的每个要素和每个样本以迭代方式完成的。
通过为每个特征分配每个预测的重要性值，SHAP 值提供了模型行为的本地、一致的解释。它们揭示了哪些特征对特定预测的影响最大，无论是正面的还是负面的。这对于理解复杂机器学习模型（如深度神经网络）背后的推理很有价值。
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10-25 09:58
中国科学技术大学 算法工程师 
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