Роль SHAP и LIME в объяснимом ИИ

Представьте высокотехнологичную кухню с умной духовкой, которая умеет идеально готовить любое блюдо по заданному рецепту. Вы выбираете рецепт, задаёте базовые настройки, а духовка самостоятельно подбирает время приготовления, температуру и даже уровень влажности, чтобы блюдо получилось безупречным. При этом конкретные расчёты и корректировки, которые она выполняет, вам недоступны — вы не можете напрямую влиять на эти внутренние процессы или понять их.

Предположим, вы хотите разобраться, как те или иные ингредиенты и настройки влияют на конечный результат. Вы решаете применить подходы, аналогичные LIME и SHAP в машинном обучении. Как бы вы использовали методы, схожие с LIME и SHAP, чтобы выявить влияние отдельных ингредиентов или настроек на готовое блюдо?