SHAP

SHAP : توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین برای مبتدیان

مقدمه

در دنیای پرشتاب امروز، یادگیری ماشین نقش حیاتی در تصمیم‌گیری‌های مختلف ایفا می‌کند. از تشخیص تقلب‌های مالی گرفته تا پیشنهاد فیلم و سریال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور فزاینده‌ای در زندگی روزمره ما نفوذ کرده‌اند. با این حال، اغلب این مدل‌ها به عنوان "جعبه سیاه" شناخته می‌شوند؛ به این معنی که درک چگونگی رسیدن آن‌ها به یک پیش‌بینی خاص دشوار است. این فقدان شفافیت می‌تواند اعتماد به این مدل‌ها را کاهش داده و استفاده از آن‌ها را در کاربردهایی که نیاز به پاسخگویی و قابلیت اعتماد دارند، محدود کند.

در اینجاست که تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI یا XAI) به کمک می‌آیند. این تکنیک‌ها به ما امکان می‌دهند تا فرآیند تصمیم‌گیری مدل‌ها را درک کنیم و بفهمیم که کدام ویژگی‌ها بیشترین تأثیر را در پیش‌بینی‌های آن‌ها دارند. یکی از قدرتمندترین و محبوب‌ترین روش‌های توضیح‌پذیری، SHAP (SHapley Additive exPlanations) است.

SHAP چیست؟

SHAP یک چارچوب نظری برای توضیح خروجی هر مدل یادگیری ماشین است. این روش بر اساس مفهوم ارزش‌های شِپلی (Shapley values) از تئوری بازی‌ها (Game Theory) بنا شده است. به طور خلاصه، ارزش‌های شِپلی به هر ویژگی، سهم آن در پیش‌بینی نهایی مدل را نسبت به میانگین پیش‌بینی‌های مدل برای کل مجموعه داده، اختصاص می‌دهند.

به عبارت دیگر، SHAP به ما می‌گوید که هر ویژگی چقدر باعث شده است که پیش‌بینی مدل برای یک نمونه خاص، از میانگین پیش‌بینی‌ها فاصله بگیرد. اگر یک ویژگی باعث افزایش پیش‌بینی نسبت به میانگین شود، ارزش SHAP آن مثبت خواهد بود، و اگر باعث کاهش پیش‌بینی شود، ارزش SHAP آن منفی خواهد بود.

مبانی نظری ارزش‌های شِپلی

برای درک بهتر SHAP، ابتدا باید با مفهوم ارزش‌های شِپلی آشنا شویم. تصور کنید یک تیم از افراد در حال کار بر روی یک پروژه هستند. هر فرد سهمی در موفقیت نهایی پروژه دارد. چگونه می‌توانیم سهم هر فرد را به طور منصفانه و دقیق تعیین کنیم؟

ارزش‌های شِپلی راه حلی برای این مسئله ارائه می‌دهند. این ارزش‌ها بر اساس اصول زیر محاسبه می‌شوند:

**کارایی (Efficiency):** مجموع ارزش‌های شِپلی تمام افراد باید برابر با ارزش نهایی پروژه باشد.
**تقارن (Symmetry):** اگر دو نفر سهم یکسانی در پروژه داشته باشند، ارزش‌های شِپلی آن‌ها نیز باید برابر باشد.
**دگرگونی (Dummy):** اگر یک نفر هیچ سهمی در پروژه نداشته باشد، ارزش شِپلی او باید صفر باشد.
**افزایشی (Additivity):** اگر پروژه به دو زیر پروژه تقسیم شود، ارزش شِپلی هر فرد در پروژه اصلی، برابر با مجموع ارزش‌های شِپلی او در هر یک از زیر پروژه‌ها است.

محاسبه ارزش‌های شِپلی می‌تواند از نظر محاسباتی پیچیده باشد، به خصوص برای مدل‌های یادگیری ماشین با تعداد زیادی ویژگی. خوشبختانه، SHAP الگوریتم‌های مختلفی را برای تخمین کارآمد ارزش‌های شِپلی ارائه می‌دهد.

الگوریتم‌های SHAP

SHAP چندین الگوریتم مختلف برای محاسبه ارزش‌های شِپلی ارائه می‌دهد که هر کدام برای انواع خاصی از مدل‌ها و داده‌ها مناسب هستند:

**KernelSHAP:** این الگوریتم یک روش مدل‌نابرابر (model-agnostic) است، به این معنی که می‌تواند برای هر نوع مدل یادگیری ماشین استفاده شود. KernelSHAP با نمونه‌برداری از ترکیب‌های مختلف ویژگی‌ها و ارزیابی خروجی مدل برای هر ترکیب، ارزش‌های شِپلی را تخمین می‌زند. این الگوریتم از نظر محاسباتی می‌تواند پرهزینه باشد، به خصوص برای داده‌های با ابعاد بالا.
**TreeSHAP:** این الگوریتم به طور خاص برای مدل‌های درختی (Tree Models) مانند درخت‌های تصمیم (Decision Trees)، جنگل‌های تصادفی (Random Forests) و تقویت گرادیان (Gradient Boosting) طراحی شده است. TreeSHAP از ویژگی‌های خاص این مدل‌ها برای محاسبه دقیق و کارآمد ارزش‌های شِپلی استفاده می‌کند.
**DeepSHAP:** این الگوریتم برای شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) طراحی شده است. DeepSHAP با استفاده از پس‌انتشار (backpropagation) و تکنیک‌های مشابه، ارزش‌های شِپلی را تخمین می‌زند.
**LinearSHAP:** این الگوریتم برای مدل‌های خطی (Linear Models) مانند رگرسیون خطی (Linear Regression) و رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) طراحی شده است. LinearSHAP از فرمول‌های تحلیلی برای محاسبه دقیق و کارآمد ارزش‌های شِپلی استفاده می‌کند.

تفسیر خروجی SHAP

خروجی SHAP معمولاً به صورت نمودارهای مختلفی نمایش داده می‌شود که به ما کمک می‌کنند تا اهمیت و تأثیر هر ویژگی را در پیش‌بینی‌های مدل درک کنیم.

**نمودار خلاصه (Summary Plot):** این نمودار نشان می‌دهد که هر ویژگی چقدر در پیش‌بینی‌های مدل نقش داشته است. ویژگی‌هایی که در بالا نمودار قرار دارند، بیشترین تأثیر را داشته‌اند. رنگ هر نقطه نشان‌دهنده مقدار ارزش SHAP است (قرمز برای مقادیر مثبت و آبی برای مقادیر منفی).
**نمودار وابستگی (Dependence Plot):** این نمودار نشان می‌دهد که چگونه ارزش SHAP یک ویژگی با مقدار آن ویژگی مرتبط است. این نمودار می‌تواند به ما کمک کند تا روابط غیرخطی بین ویژگی‌ها و پیش‌بینی‌های مدل را شناسایی کنیم.
**نمودار نیرو (Force Plot):** این نمودار نشان می‌دهد که چگونه هر ویژگی به پیش‌بینی نهایی مدل کمک کرده است. این نمودار با نشان دادن تأثیر هر ویژگی به صورت یک "نیرو" که به سمت بالا یا پایین عمل می‌کند، به ما کمک می‌کند تا فرآیند تصمیم‌گیری مدل را به صورت بصری درک کنیم.
**نمودار آبشاری (Waterfall Plot):** این نمودار به ما نشان می‌دهد که چگونه پیش‌بینی مدل از مقدار پایه (میانگین پیش‌بینی) به سمت پیش‌بینی نهایی تغییر می‌کند. هر مرحله در نمودار نشان‌دهنده تأثیر یک ویژگی است.

کاربردهای SHAP

SHAP کاربردهای فراوانی در زمینه‌های مختلف دارد، از جمله:

**اعتبارسنجی مدل:** SHAP می‌تواند به ما کمک کند تا بررسی کنیم که آیا مدل ما به درستی عمل می‌کند و آیا بر اساس ویژگی‌های معنادار تصمیم‌گیری می‌کند.
**انتخاب ویژگی:** SHAP می‌تواند به ما کمک کند تا ویژگی‌های مهم را شناسایی کنیم و ویژگی‌های غیرضروری را حذف کنیم.
**اشکال‌زدایی مدل:** SHAP می‌تواند به ما کمک کند تا خطاهای مدل را شناسایی کنیم و بفهمیم که چرا مدل پیش‌بینی‌های نادرستی انجام می‌دهد.
**بهبود مدل:** SHAP می‌تواند به ما کمک کند تا مدل خود را بهبود بخشیم و دقت آن را افزایش دهیم.
**تفسیر پیش‌بینی‌ها برای کاربران:** SHAP می‌تواند به ما کمک کند تا پیش‌بینی‌های مدل را برای کاربران غیرفنی توضیح دهیم و اعتماد آن‌ها را به مدل جلب کنیم.

SHAP در مقایسه با سایر روش‌های توضیح‌پذیری

روش‌های دیگری نیز برای توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین وجود دارند، مانند LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) و Permutation Feature Importance. هر کدام از این روش‌ها مزایا و معایب خاص خود را دارند.

**LIME:** LIME یک روش محلی است که به توضیح پیش‌بینی‌های مدل برای یک نمونه خاص می‌پردازد. LIME با ساخت یک مدل خطی ساده در اطراف نمونه مورد نظر، اهمیت ویژگی‌ها را تخمین می‌زند. LIME از نظر محاسباتی سریع است، اما ممکن است دقت پایینی داشته باشد.
**Permutation Feature Importance:** این روش با تصادفی کردن مقادیر یک ویژگی و ارزیابی تأثیر آن بر عملکرد مدل، اهمیت ویژگی را تخمین می‌زند. Permutation Feature Importance یک روش سراسری است که به توضیح اهمیت ویژگی‌ها برای کل مجموعه داده می‌پردازد. این روش از نظر محاسباتی نسبتاً ساده است، اما ممکن است در حضور ویژگی‌های مرتبط، دقت پایینی داشته باشد.

SHAP در مقایسه با این روش‌ها، دارای مزایای زیر است:

**پایه نظری قوی:** SHAP بر اساس تئوری بازی‌ها بنا شده است و دارای پایه نظری قوی است.
**دقت بالا:** SHAP معمولاً دقت بالاتری نسبت به LIME و Permutation Feature Importance دارد.
**قابلیت تفسیر:** خروجی SHAP به راحتی قابل تفسیر است و به ما کمک می‌کند تا فرآیند تصمیم‌گیری مدل را درک کنیم.
**سازگاری با انواع مدل‌ها:** SHAP می‌تواند برای هر نوع مدل یادگیری ماشین استفاده شود.

منابع و ابزارهای SHAP

**کتابخانه SHAP:** [[1]]
**مستندات SHAP:** [[2]]
**مقالات علمی در مورد SHAP:** جستجو در Google Scholar

استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

نتیجه‌گیری

SHAP یک ابزار قدرتمند برای توضیح خروجی مدل‌های یادگیری ماشین است. با استفاده از SHAP، می‌توانیم فرآیند تصمیم‌گیری مدل‌ها را درک کنیم، اهمیت ویژگی‌ها را شناسایی کنیم، و اعتماد به این مدل‌ها را افزایش دهیم. اگر به دنبال یک روش قابل اعتماد و دقیق برای توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین هستید، SHAP یک گزینه عالی است.

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان