Fugu-MT 論文翻訳(概要): SHAP for additively modeled features in a boosted trees model

論文の概要: SHAP for additively modeled features in a boosted trees model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14490v1
Date: Fri, 29 Jul 2022 05:56:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-01 12:28:08.435031
Title: SHAP for additively modeled features in a boosted trees model
Title（参考訳）: 増木モデルにおける加法モデル特徴のためのSHAP
Authors: Michael Mayer
Abstract要約: これらの特徴を加法的にモデル化した樹木モデルの場合、SHAP依存プロットはその部分依存プロットと垂直シフトに対応することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: An important technique to explore a black-box machine learning (ML) model is called SHAP (SHapley Additive exPlanation). SHAP values decompose predictions into contributions of the features in a fair way. We will show that for a boosted trees model with some or all features being additively modeled, the SHAP dependence plot of such a feature corresponds to its partial dependence plot up to a vertical shift. We illustrate the result with XGBoost.
Abstract（参考訳）: ブラックボックス機械学習(ML)モデルを探索する重要なテクニックは、SHAP(SHapley Additive exPlanation)と呼ばれる。 SHAPの値は、予測を公平に機能のコントリビューションに分解する。いくつかの特徴を付加的にモデル化したブーストツリーモデルの場合、そのような特徴のシェープ依存プロットは、垂直シフトまでの部分依存プロットに対応していることを示す。結果はXGBoostで説明します。

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