Desempacotando o SHAP

Um dos motivos por trás da magia das ferramentas XAI (Explainable AI), como SHAP, é a capacidade de exibir não apenas a importância geral dos recursos de previsão por trás de um modelo, mas também a importância específica e **a relação entre os recursos de entrada e o resultado ou *a previsão* de um modelo específico.

O gráfico a seguir mostra a importância das propriedades químicas do vinho tinto (atributo de previsão) na estimativa de sua qualidade (resultado), para uma determinada observação de vinho (instância de dados). A previsão do modelo resultante é um nível de qualidade de 0,16 para esse vinho.

Abaixo estão **quatro afirmações ** relacionadas à importância do recurso e ao comportamento do modelo nessa previsão individual.

Uma dessas afirmações é falsa. Você consegue encontrar?