SHAP
La librairie d'explicabilité qui attribue chaque prédiction à ses variables par valeurs de Shapley.
SHAP calcule, pour chaque prédiction, la contribution de chaque variable selon les valeurs de Shapley issues de la théorie des jeux : les contributions s'additionnent exactement jusqu'à la sortie du modèle. TreeExplainer les obtient de façon exacte et rapide sur XGBoost, LightGBM, CatBoost et les forêts ; KernelExplainer et DeepExplainer couvrent tout modèle boîte noire ou réseau de neurones. Ses graphiques (waterfall, beeswarm, dependence) rendent les explications lisibles par des non-spécialistes, et c'est notre choix dès qu'un modèle doit être audité, justifié auprès du métier ou conforme à une exigence réglementaire.
Ce que SHAP apporte à votre projet.
Cas d'usage typiques : Explication de scores crédit, audit de modèles, conformité réglementaire, debugging de features.
- 01
Valeurs de Shapley additives : contributions locales cohérentes avec la prédiction.
- 02
TreeExplainer : calcul exact et rapide sur XGBoost, LightGBM, CatBoost, forêts.
- 03
KernelExplainer et DeepExplainer pour tout modèle boîte noire ou réseau profond.
- 04
Graphiques waterfall, beeswarm et dependence : de l'explication locale à l'importance globale.
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