Papel de SHAP y LIME en la XAI

En una cocina de alta tecnología, tienes un horno avanzado diseñado para ofrecer un resultado perfecto con cualquier receta que introduzcas. Debes seleccionar la receta y configurar algunos ajustes básicos, y el horno utilizará sus algoritmos internos para ajustar los tiempos de cocción, las temperaturas e incluso los niveles de humedad para garantizar que el plato salga perfecto. Sin embargo, los ajustes y los cálculos específicos que realiza no son visibles para ti, y no puedes influir directamente en estos procesos internos ni comprenderlos.

Imagina que quieres comprender cómo han influido distintos ingredientes o ajustes en el plato final. Decides utilizar técnicas similares a LIME y SHAP en machine learning para obtener información. ¿Cómo aplicarías métodos similares a LIME y SHAP para descubrir la influencia de ingredientes o ajustes individuales en el plato final?