SHAP Kutusunu Açalım

SHAP gibi XAI (Açıklanabilir Yapay Zeka) araçlarının sihrinin ardında yatan nedenlerden biri, bir modelin ardındaki tahmin edici özelliklerinin genel önemini göstermekle kalmayıp aynı zamanda spesifik önemi ve girdi özellikleri ile spesifik bir model çıktısı veya tahmin arasındaki ilişkiyi sergilemesidir.

Aşağıdaki grafik, tek bir öğrenci kabulü için üniversiteye kabul olasılığını tahmin etmede farklı yaygın ABD akademik test puanlarının oynadığı önemi göstermektedir. Sonuçta ortaya çıkan model tahmini, bu öğrenci kabul kararı için 0,63'lük bir kalite düzeyidir.

Aşağıda, bu tekil tahmindeki özellik önemi ve model davranışıyla ilgili dört ifade yer almaktadır.

Bu ifadelerden biri yanlıştır. Onu bulabilir misiniz?