概念解析 | Shapley值及其在深度学习中的应用

2024-01-01 23:39:54

注1:本文系“概念解析”系列之一,致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是:Shapley值及其在深度学习中的应用。

1 背景介绍

在机器学习和数据分析中,理解模型的预测是非常重要的。尤其是在深度学习黑盒模型中,我们往往难以直观地理解模型的预测行为。为了揭开黑盒模型的神秘面纱,Shapley值应运而生,它提供了一种公平而独特的方法来解释每个特征对模型预测的贡献。

在这里插入图片描述

GTO-7-03: The Shapley Value

Shapley值源自于博弈论中的值分配问题。在联合预测任务中,我们需要分配每个参与者应该获得的合作收益。Shapley值给出了一个公平划分每个参与者贡献价值的唯一解。这为理解机器学习模型的预测提供了重要思路。

本文将详细介绍Shapley值的概念、计算方法以及在模型解释性方面的应用,帮助读者全面了解这个强大的技术。

2 Shap

文章来源:https://blog.csdn.net/qazwsxrx/article/details/135330106
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。