Объяснимый анализ ИИ с помощью shap-iq

Создание объяснимого конвейера анализа ИИ с использованием SHAP-IQ позволяет понять важность признаков, эффекты взаимодействия и разбивку решений модели.

SHAP-IQ – это инструмент, который помогает объяснить прогнозы моделей машинного обучения. Он основан на значениях SHAP (SHapley Additive exPlanations) и предоставляет визуализации для понимания того, как различные признаки влияют на результаты модели.

Инструмент предназначен для анализа моделей, обученных на табличных данных. Он предоставляет различные визуализации, включая сводные графики важности признаков, графики влияния признаков и графики разбивки решений.

Одной из ключевых особенностей SHAP-IQ является его способность обнаруживать эффекты взаимодействия между признаками. Эффекты взаимодействия возникают, когда влияние одного признака на прогноз модели зависит от значения другого признака. SHAP-IQ может помочь выявить эти эффекты, что может быть полезно для понимания того, как модель принимает решения.

Кроме того, SHAP-IQ предоставляет возможность разбивки решений. Это означает, что можно видеть, как модель пришла к конкретному прогнозу для отдельного образца данных. Это может быть полезно для отладки модели и выявления потенциальных проблем.

SHAP-IQ можно использовать с различными моделями машинного обучения, включая линейные модели, деревья решений, случайные леса и градиентный бустинг. Он поддерживает различные форматы данных, включая CSV, Parquet и Feather.