SHAP

SHAP (SHapley Additive exPlanations) ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Erklärung von Vorhersagen von Machine-Learning-Modellen. Sie bietet ein einheitliches Framework, um zu verstehen, welchen Beitrag einzelne Merkmale zu den Ausgaben eines Modells leisten. Grundlage sind Konzepte aus der kooperativen Spieltheorie und insbesondere Shapley-Werte.

SHAP macht Machine-Learning-Modelle interpretierbarer, transparenter und nachvollziehbarer, indem der Einfluss einzelner Merkmale auf eine Vorhersage quantifiziert wird.

Zielsetzung

Moderne Machine-Learning-Modelle können eine hohe Vorhersagequalität erreichen und gleichzeitig schwer interpretierbar sein. SHAP begegnet dieser Herausforderung mit mathematischen und visuellen Werkzeugen, die sichtbar machen, wie Modelle zu ihren Vorhersagen gelangen.

Ziel ist es, Entwicklern, Forschenden und Data Scientists zu helfen zu verstehen:

• welche Merkmale eine Vorhersage beeinflussen

• wie einzelne Merkmale die Modellausgabe erhöhen oder verringern

• welche Merkmale über einen Datensatz hinweg besonders wichtig sind

• wie sich das Modellverhalten zwischen einzelnen Beobachtungen unterscheidet

Zentrale Merkmale

• Erklärungen von Machine-Learning-Vorhersagen auf Basis von Shapley-Werten

• Unterstützung für baumbasierte, lineare, Deep-Learning- und weitere Modelltypen

• Lokale Erklärungen für einzelne Vorhersagen

• Globale Feature-Importance- und Modellverhaltensanalysen

• Interaktive und für Veröffentlichungen geeignete Visualisierungen

• Integration mit gängigen Python-Machine-Learning-Bibliotheken

Modellinterpretierbarkeit

Shapley-Werte

SHAP überträgt Shapley-Werte aus der kooperativen Spieltheorie auf Machine Learning. Jedem Merkmal wird ein Beitragswert zugeordnet, der beschreibt, wie dieses Merkmal die Modellausgabe im Verhältnis zu einer Referenz- oder Baseline-Vorhersage beeinflusst.

Lokale Erklärungen

SHAP kann einzelne Vorhersagen erklären, indem sichtbar gemacht wird, welche Merkmale positiv oder negativ zu einer konkreten Modellausgabe beigetragen haben. Dadurch lässt sich untersuchen, warum ein Modell für eine bestimmte Beobachtung ein bestimmtes Ergebnis liefert.

Globale Modellanalyse

Durch die Aggregation von Erklärungen über viele Beobachtungen hinweg kann SHAP das allgemeine Modellverhalten analysieren und besonders relevante Merkmale identifizieren.

• Ranglisten der Feature Importance

• Merkmalseffekte über einen gesamten Datensatz

• Interaktionen zwischen Merkmalen

• Muster und Variationen im Modellverhalten

Visualisierung

SHAP bietet verschiedene Visualisierungen, um Modellerklärungen verständlich darzustellen und zu kommunizieren. Dazu gehören unter anderem Summary Plots, Dependence Plots, Waterfall-ähnliche Erklärungen und Force Plots sowie weitere Darstellungen von Merkmalsbeiträgen.

Die Visualisierungen eignen sich sowohl für explorative Analysen während der Modellentwicklung als auch für die Kommunikation des Modellverhaltens gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern.

Unterstützte Modelltypen

Baumbasierte Modelle

SHAP bietet hochoptimierte Explainer für baumbasierte Machine-Learning-Modelle, darunter verbreitete Gradient-Boosting- und Entscheidungsbaum-Frameworks.

Weitere Modelltypen

Abhängig von der Modellarchitektur stellt SHAP unterschiedliche Explainer für lineare Modelle, Deep-Learning-Modelle und Modelle bereit, die als allgemeine Black-Box-Prädiktoren behandelt werden können.

Einsatzgebiete

• Interpretation einzelner Machine-Learning-Vorhersagen

• Analyse globaler Feature Importance

• Debugging und Validierung des Modellverhaltens

• Erkennung unerwarteter Abhängigkeiten in Modellen

• Unterstützung verantwortungsvoller und vertrauenswürdiger KI-Workflows

• Kommunikation von Machine-Learning-Entscheidungen gegenüber Stakeholdern

• Forschung zu Interpretierbarkeit und Explainable AI

Open Source

SHAP ist freie Open-Source-Software und wird transparent von einer internationalen Community entwickelt. Das Projekt wird in Forschung und Industrie breit als praktisches Werkzeug für erklärbares Machine Learning eingesetzt.

GC.OS unterstützt SHAP als wichtiges Open-Source-Projekt zur Förderung von Transparenz, Interpretierbarkeit und Vertrauen in künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Systeme.