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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。
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。