SHAPを理解する：説明可能なAIへの深い探求

この記事は、機械学習モデルがどのように予測を行うかを理解するための重要な手法であるSHAP（SHapley Additive exPlanations）を探求しています。複雑な数式を明確に分解することで、AIの多くの場合不透明な世界をよりアクセスしやすく、理解しやすくすることを目指しています。

• •SHAP値は、モデルの予測における各特徴量の貢献度を説明するのに役立ちます。
• •この記事は、SHAPの背後にある複雑な計算を解き明かすことを目指しています。
• •SHAPを理解することで、より信頼性が高く解釈可能なAIモデルにつながります。