В этом обзоре мы рассмотрим, как методы LIME и SHAP позволяют объяснять предсказания моделей машинного обучения, выявлять проблемы сдвига и утечки данных, осуществлять мониторинг работы модели в production и искать группы примеров, предсказания на которых объясняются схожим образом.Также поговорим о проблемах метода SHAP и его дальнейшем развитии в виде метода Shapley Flow, объединяющего интерпретацию модели и многообразия данных. Читать далее
Одной из важнейших задач в сфере data science является не только построение модели, способной делать качественные предсказания, но и умение интерпретировать такие предсказания. Если мы не просто знаем, что клиент склонен купить товар, но так же понимаем, что влияет на его покупку, мы сможем в будущем выстраивать стратегию компанию, направленную на повышение эффективности продаж. Читать дальше →
Предсказания, а не случайность Как сделать предсказания любых событий так, чтобы тебе поверили серьезные учёные, ты стал знаменитым и получил нобелевку? Это очень просто: надо убедить учёных в том, что твои предсказания – это именно предсказания, а не случайность. Для этого вполне хватит школьного курса теории вероятностей. Итак, на надо выполнить лишь три пункта. Читать дальше →
Значения Шепли применяются в экономике, а точнее — в теории кооперативных игр. Такие значения назначаются игрокам сообразно их вкладу в игру. В сфере машинного обучения идея использования значений Шепли нашла отражение во фреймворке SHAP (SHapley Additive exPlanations). Он…