Model Açıklanabilirliği: SHAP ve LIME

SHAP (SHapley Additive exPlanations) ve LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), makine öğrenimi modellerinin kararlarını açıklamak için kullanılan iki popüler yöntemdir.

SHAP

SHAP, oyuncu teorisinden esinlenmiştir ve her bir özelliğin model tahminine yaptığı katkıyı hesaplar. Ana özellikleri şöyledir:

• Konumlandırma: Özelliklerin etkisini hesaplar ve bu etkiyi bir değer biçer.
• Aşamalılık: Modelin tahminlerine etki eden tüm değişkenlerin katkılarını toplar.
• Adalet: Her bir özelliğe adil bir değer dağıtır.

LIME

LIME, belirli bir tahmin etrafında yerel açıklamalar üretir. Temel özellikleri şunlardır:

• Yerli Açıklama: Spesifik bir örnek için modelin tahminini açıklar.
• Çevre Modelleme: Gerçek modeli basit bir model ile yaklaşık bir şekilde temsil eder.
• Özellik Seçimi: Önemli özellikleri seçerek yorumlar oluşturur.

Her iki yöntem, kullanıcıların model kararlarını daha iyi anlamalarına yardımcı olur ve yapay zeka sistemlerinin şeffaflığını artırır.