SHAP (Shapley Additive exPlanations) — это игровой теоретический подход для объяснения результатов модели машинного обучения. SHAP – значения показывают, насколько данный конкретный признак изменил предсказание по сравнению при базовом значении этого признака. Признаки, продвигающие прогноз выше, показаны красным цветом, а те, что понижают его точность – ниже. Агрегирование множества SHAP-значений поможет сформировать более детальное представление о модели. Чтобы получить представление о том,...