Spiegare le ammissioni all’università

Di seguito è mostrata una visualizzazione SHAP dell’importanza delle caratteristiche dei dati utilizzati in un modello di regressione per stimare la probabilità di ammissione all’università, impiegando diversi punteggi di test accademici comuni negli Stati Uniti (CGPA - Cumulative Grade Point Average, GRE - Graduate Record Examination, ecc.) come attributi o feature predittive.

• Il grafico mostra l'importanza relativa degli attributi predittivi (i punteggi dei test accademici) nel processo di inferenza applicato dal modello per stimare l’esito di una specifica osservazione (la decisione di ammissione di uno studente).
• La gamma dei valori delle caratteristiche è rappresentata da colori che vanno dal blu (minimo) al rosa (massimo). La posizione della barra colorata di ogni caratteristica sull'asse orizzontale mostra l'effetto che i valori delle caratteristiche hanno sull'output del modello risultante: alcuni valori delle caratteristiche portano a output più elevati quando sono più alti, mentre altri valori delle caratteristiche portano a output più bassi quando sono più alti.

Osserva attentamente il grafico SHAP qui sopra e scegli quali delle seguenti affermazioni sulla spiegabilità del modello e sull'importanza delle caratteristiche sono vere: