Значения Шепли применяются в экономике, а точнее — в теории кооперативных игр. Такие значения назначаются игрокам сообразно их вкладу в игру. В сфере машинного обучения идея использования значений Шепли нашла отражение во фреймворке SHAP (SHapley Additive exPlanations). Он представляет собой эффективный инструмент для интерпретации механизмов функционирования моделей.
Если вам интересны подробности о значениях Шепли — очень рекомендую обратиться к моей предыдущей статье, посвящённой математическим и интуитивным представлениям, раскрывающим смысл этих значений. И хотя в машинном обучении эти значения применяются по‑особенному, понимание базовых принципов, на которых они основаны, может оказаться полезным.
Использование значений Шепли во фреймворке SHAP напоминает их классическое применение тем, что они отражают индивидуальное влияние признаков на «игру» (другими словами — на модель машинного обучения). Но модели машинного обучения — это «игры», где нет «кооперирования» игроков, то есть — признаки не обязательно взаимодействуют друг с другом, как это происходило бы, будь они игроками в кооперативной игре. Вместо этого каждый из признаков вносит независимый вклад в результаты работы модели. Хотя тут может быть использована формула для нахождения значений Шепли, соответствующие вычисления могут оказаться слишком «тяжёлыми» и неточными. Это так из‑за большого количества «игроков» и из‑за того, что они могут объединяться в «союзы». Для того чтобы решить эту проблему, исследователи разработали альтернативные подходы. Среди них — метод Монте‑Карло и ядерные методы. В этом материале мы будем заниматься методом Монте‑Карло.
