Выбор ответа Middle Признаки и интерпретация обновлено
Что такое SHAP
Вопрос
Что показывают SHAP-значения для одного предсказания?
Попробуйте сами
Выберите вариант, и откроется разбор.
Показать ответ и разбор
Коротко
Правильный ответ: Вклад каждого признака в отклонение прогноза от базового значения; вклады складываются в итоговый прогноз. SHAP основан на значениях Шепли из теории игр: вклад признака усредняется по всем порядкам добавления признаков.
Варианты ответа
- Причинный эффект: на сколько изменится реальный исход, если в жизни изменить значение признака на единицу
- Вклад каждого признака в отклонение прогноза от базового значения; вклады складываются в итоговый прогнозправильный ответ
- Насколько часто признак используется моделью в разбиениях, нормированное на суммарный прирост качества
- Корреляцию значения признака с ошибкой модели на этом объекте, то есть насколько признак виноват в промахе
Разбор
SHAP основан на значениях Шепли из теории игр: вклад признака усредняется по всем порядкам добавления признаков. Свойство аддитивности: base_value + Σ SHAP = предсказание. Для деревьев есть точный быстрый TreeSHAP. Важно: SHAP объясняет модель, а не мир. Вывод «увеличим признак, и цель вырастет» требует причинного анализа.
- Причинность SHAP не гарантирует.
- Частота использования это split importance.
- С ошибкой модели SHAP напрямую не связан.
Ответьте сами, а не прочитайте
В тренажёре вопрос попадёт в повторения и вернётся, когда начнёт забываться. Плюс билеты с зачётом: 20 вопросов, не больше 2 ошибок.