Привет, друзья!
Признаки, которыми орудует модель ИИ, в чём-то похожи на группы лиц, соединяющихся, чтобы сыграть в игру и выйграть максимально много. Этой идеей в задаче оценки важности коэффициентов в модели вдохновлен метод SHAPley values, который объективно обладает рядом хороших свойств. Теперь он не один! Про метод, основанный на идее выборов в парламент в этой статье.
Необходимость
Привет!
В исследованиях и на практике значения Шепли (Shapley values) — один из наиболее популярных методов интерпретации. По определению, значения Шепли вычисляются по оценке вклада признака во все возможные "коалиции" (подмножества признаков). Так, если у нас есть
признаков, нам необходимо перебрать Читать полностью »
Привет! В моей работе часто возникают задачи на исследование влияния факторов, на которые мы можем оказывать продуктовое влияние, на целевые метрики сообществ ВКонтакте. Один из возможных способов решения подобных задач — обучение ML‑моделей и последующий анализ значимости признаков в них. Базовым подходом видится использование графиков из библиотеки Читать полностью »
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 полностью »
