SHAP importance in experimenttrainingen

SHAP importance biedt belangrijk inzicht in de voorspellingen die in experimenten worden gemaakt. Het kan u helpen begrijpen welke kenmerken de belangrijkste kenmerken voor de voorspelling zijn.

SHAP-waarden vertegenwoordigen hoeveel elk kenmerk bijdraagt aan de voorspelde waarde van het doel ten opzichte van alle andere kenmerken op die rij.

Na het trainen van een experimentversie, selecteer u een model in de tabel Modelstatistieken. Het SHAP importance-diagram onder de tabel visualiseert de SHAP-gegevens van de modelvoorspellingen die zijn gemaakt met de evaluatiegegevens (test).

Dit Help-onderwerp richt zich op SHAP importance in experimenttrainingen. Raadpleeg SHAP-gegevensverzamelingen genereren tijdens voorspellingen voor informatie over SHAP importance-gegevensverzamelingen die tijdens een voorspelling zijn gegenereerd.

Overzicht

SHAP importance wordt gemeten op rijniveau. Het weerspiegelt hoe een kenmerk de voorspelling van één rij beïnvloedt ten opzichte van de andere kenmerken in die rij en de gemiddelde uitkomst in de gegevensverzameling. De waarde heeft zowel richting als magnitude, maar voor de modeltraining wordt de SHAP importance in een absolute vorm weergegeven.

In het SHAP importance-diagram worden de waarden op rijniveau geaggregeerd. Dit biedt inzicht in de invloed van kenmerken in subsets van gegevens.

Binaireclassificatie- en regressie-experimenten

In een binaire classificatie- of regressie-experiment is het SHAP importance-diagram voor iedere modelversie een staafdiagram dat de gemiddelde absolute SHAP-waarde per kenmerk in het experiment weergeeft. SHAP importance wordt gesorteerd van de hoogste naar de laagste waarde. Het diagram geeft aan welke kenmerken de meeste en de minste invloed hebben op de voorspelde resultaten van het doel, ongeacht wat de uitkomst moet zijn.

Multiclass-classificatie-experimenten

In een multiclass-classificatie-experiment zijn er verschillende opties voor de presentatie van het SHAP importance-diagram. Er zijn verschillende opties:

• Kenmerk-SHAP gepresenteerd als een totaal

• Kenmerk-SHAP-waarden, verdeeld per klasse

• Diagrammen met SHAP importance met één klasse

Kenmerk-SHAP gepresenteerd als een totaal

De SHAP importance-diagram wordt standaard geconfigureerd met Alle klassen: Gemiddelde kenmerk-SHAP-instelling.

Deze configuratie toont de SHAP importance van ieder kenmerk, ongeacht wat de voorspelde uitkomst van het doel is. De kenmerken in het diagram worden gesorteerd op totale gemiddelde absolute SHAP-waarde en worden niet verdeeld per klasse.

Kenmerk-SHAP-waarden, verdeeld per klasse

Om weer te geven hoeveel invloed elk kenmerk heeft op de uitkomst van het doel als waarde van iedere klasse in het experiment, selecteer u de instelling Kenmerk-SHAP per klasse. De configuratie kan ofwel worden ingesteld op Gegroepeerd of Gestapeld. De gemiddelde absolute SHAP-waarden per klasse in het experiment worden gepresenteerd met verschillende kleuren om vergelijking per klasse mogelijk te maken.

Stel bijvoorbeeld dat het doelveld in uw experiment vier mogelijk klassen of uitkomsten (paars plan, groen plan, blauw plan of rood plan) heeft. De meerkleurige staaf per kenmerk specificeert hoeveel invloed dat kenmerk heeft op elk van de vier mogelijke uitkomsten van het experiment. Als u naar de totale lengte van de staaf kijkt, ziet u de totale invloed die dat kenmerk heeft uitgeoefend op de voorspelling van het doel, ongeacht de voorspelde uitkomst.

Diagrammen met SHAP importance met één klasse

U hebt tevens de mogelijkheid om een SHAP importance-diagram voor elk van de mogelijke uitkomsten van de doelvoorspelling te bekijken. Gemiddelde absolute SHAP-waarden voor voorspelde uitkomsten van één klasse worden weergegeven.

Bijvoorbeeld: als het doel van uw experiment vier mogelijke uitkomsten heeft, kunt u vier afzonderlijke diagrammen bekijken met een specificatie van de meest invloedrijke kenmerken voor voorspellingen, resulterend in een van de vier mogelijke uitkomsten.

Berekening van SHAP-waarden

SHAP-waarden worden berekend voor verschillende algoritmen. SHAP importance wordt berekend met twee verschillende methoden:

• SHAP-structuur: een snelle en precieze methode om SHAP-waarden te schatten voor structuurmodellen

• Lineaire SHAP: een methode om SHAP-waarden te berekenen voor lineaire modellen

Sleutelfactoranalyse

U kunt direct in een Qlik Sense-app factoranalyses maken om het belang van bepaalde factoren te vergelijken om gegevens die zijn waargenomen voor een specifieke bedrijfs- of prestatiemeetwaarde te bepalen. Factoranalyse werkt door SHAP-waarden te berekenen op het rijniveau per factor die in overweging wordt genomen, en geeft ze in geaggregeerde vorm weer. Dit levert een algemene weergave op van wat belangrijke trends en gedrag in uw app-gegevens zijn. U kunt de resultaten van een factoranalyse gebruiken om de datageletterdheid van uw organisatie te verbeteren en beter geïnformeerde, effectieve beslissingen te kunnen nemen.

Ga voor meer informatie naar Factoranalyse gebruiken om de belangrijkste invloeden achter uw gegevens te onthullen.