Unboxing de SHAP

Una de las razones de la magia de herramientas de XAI (IA explicable) como SHAP es la capacidad de mostrar no solo la importancia de las atributos predictivos en general en un modelo, sino también la importancia específica y la relación entre los atributos de entrada y la previsión o salida o de un modelo específico.

El siguiente gráfico representa la importancia que desempeñan distintas puntuaciones de pruebas académicas comunes en EE.UU. a la hora de estimar la probabilidad de admisión en la universidad para un único estudiante admitido. La predicción resultante del modelo es un nivel de calidad de 0,63 para la decisión respecto a la admisión de este alumno.

A continuación hay cuatro afirmaciones relacionadas con la importancia de los atributos y el comportamiento del modelo en esta previsión.

Una de estas afirmaciones es falsa. ¿Sabes cuál?