Je suis conscient que la capacité de générer des interprétations Shapley est intégrée dans SAS Viya ; quelqu'un a-t-il réussi à générer ces valeurs dans JMP ? J'ai un client qui rebondit entre NN dans Pro et Python pour construire un modèle puis générer des valeurs SHAP mais souhaite effectuer cette interprétation de manière native dans JMP ou via un complément. Quelqu'un a-t-il essayé cela? Est-il possible?
Dans le cas d'un modèle de régression linéaire (seulement des effets principaux, pas d'interactions ni de courbure), je pense que la valeur Shapely serait directement proportionnelle aux estimations de pente pour les facteurs du modèle.Les valeurs harmonieuses sont une mesure de « dans quelle mesure chaque facteur a-t-il contribué à la moyenne de sortie »).
Lorsque vous avez un modèle plus flexible (avec des interactions et/ou une courbure, ou quelque chose de plus ondulant comme un réseau neuronal), ce que vous devez faire est de déterminer l'effet marginal moyen du facteur (en tenant compte de tous les autres facteurs).Sous le profileur, vous pouvez créer des graphiques de cet effet marginal moyen estimé, à l'aide du graphique Importance variable, mais il ne rapporte pas le tableau réel des valeurs utilisées pour créer le graphique.
Je suppose que vous pouvez également le créer manuellement à l'aide d'une sortie de simulation du profileur, avec un résumé de chaque facteur.
S'ils peuvent décrire la méthodologie qu'ils utilisent pour déterminer les valeurs Shapely, cela pourrait probablement être scénarisé.
Merci pour vos pensées @SamGardner . Jusqu'à présent, le client a généré des valeurs pour un modèle linéaire uniquement, mais ne sait pas comment le faire avec un NN (il semble l'utiliser comme document d'orientation pour son calcul : https://shap.readthedocs.io/en/latest/index.html ).
