Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
SHAP (SHapley Additive ExPlanations), makine öğrenmesi modellerinin tahminlerini açıklamak için kullanılan bir yöntemdir 145.
Bu yöntem, oyun teorisinde oyuncuların oyuna hangi oranda etki ettiğini ölçen Shapley değerleri kavramına dayanır 14. SHAP, bir özelliğin modelin tahminine ne kadar katkı sağladığını belirler ve bu katkıları görselleştirerek modelin davranışının açık ve yorumlanabilir bir açıklamasını sunar 145.
SHAP, doğrusal regresyon, karar ağaçları ve sinir ağları gibi çeşitli makine öğrenimi modellerine uygulanabilir 4. Kredi riski değerlendirmesi, müşteri sınıflandırması ve tıbbi teşhis gibi alanlarda kullanılmıştır 4.
SHAP yönteminin bazı avantajları:
- Güven: Modelin kararlarına kullanıcıların güvenebilmesi için sebeplerin şeffaf olmasını sağlar 5.
- Hata analizi: Modelin yanlış tahmin yaptığı durumlarda hangi özelliklerin etkili olduğunu gösterir 5.
- Yasal zorunluluklar: Finans, sağlık ve kamu gibi sektörlerde modellerin kararlarının açıklanabilir olması düzenlemeler açısından önemlidir 5.
- Model geliştirme: Hangi özelliklerin modeli nasıl etkilediği anlaşılarak daha doğru ve etkili modeller geliştirilebilir 5.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: