shap ne demek?

SHAP (SHapley Additive exPlanations)

SHAP, makine öğrenimi model çıktılarının açıklanmasında kullanılan bir yaklaşımdır. Özellikle karmaşık modellerin (örneğin, derin öğrenme modelleri, ensemble modelleri) tahminlerinin neden yapıldığını anlamamıza yardımcı olur. SHAP değerleri, her bir özelliğin modelin tahminine katkısını nicel olarak ölçer.

Temel Kavramlar:

• Shapley Değerleri: Shapley değerleri, koalisyon oyun teorisi kavramına dayanır. Her bir özelliğin, tüm olası özellik kombinasyonlarındaki katkısını dikkate alarak, ortalama katkısını hesaplar. Bu katkı, o özelliğin model çıktısı üzerindeki etkisini temsil eder.

• Özellik Katkıları: SHAP değerleri, bir özelliğin modelin temel (base) çıktısına göre ne kadar katkıda bulunduğunu gösterir. Pozitif SHAP değeri, özelliğin tahmini yukarı yönlü etkilediğini, negatif SHAP değeri ise aşağı yönlü etkilediğini gösterir.

• Yerel Açıklanabilirlik: SHAP, her bir bireysel tahmin için özelliklerin katkılarını ayrı ayrı hesaplar. Bu sayede, modelin her bir örnek için nasıl karar verdiğini anlamamıza olanak tanır.

SHAP'ın Faydaları:

• Küresel ve Yerel Açıklanabilirlik: Hem genel model davranışını anlamak (özelliklerin ortalama etkileri) hem de bireysel tahminlerin nedenlerini anlamak için kullanılabilir.
• Tutarlılık: Shapley değerleri, özellikleri adil bir şekilde değerlendirir ve özelliklerin katkıları toplamı, modelin gerçek çıktısıyla eşleşir.
• Görselleştirme: SHAP değerleri, farklı görselleştirmelerle (örneğin, özetleme grafikleri, karar grafikleri) sunulabilir, bu da modelin anlaşılmasını kolaylaştırır.

SHAP Kullanım Alanları:

• Model Hata Ayıklama: Yanlış tahminlerin nedenlerini anlamak ve modeldeki potansiyel sorunları tespit etmek.
• Özellik Mühendisliği: En önemli özellikleri belirlemek ve model performansını artırmak için yeni özellikler oluşturmak.
• Karar Destek: Modellerin tahminlerine güven duymak ve daha bilinçli kararlar almak.
• Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik: Özellikle kritik kararlar alan modellerin (örneğin, kredi değerlendirme, tıbbi teşhis) şeffaflığını artırmak ve hesap verebilirliğini sağlamak.

SHAP Kütüphaneleri:

• Python'da shap kütüphanesi, SHAP değerlerini hesaplamak ve görselleştirmek için yaygın olarak kullanılır.

Özetle: SHAP, makine öğrenimi modellerini anlamak, hata ayıklamak ve daha güvenilir kararlar almak için güçlü bir araçtır. Her bir özelliğin model çıktısına katkısını nicel olarak ölçerek, modellerin "kara kutu" doğasını ortadan kaldırmaya yardımcı olur.

Kategoriler