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So funktioniert's

Wähle Daten (zwei Beispiele oder dein eigenes CSV), trainiere ein Modell und wähle eine Zeile: Du siehst, warum das Modell für diese Zeile genau diese Vorhersage trifft, und zwar mit zwei Methoden gleichzeitig. Alles passiert in deinem Browser: Deine Daten verlassen ihn nicht und ein eingefügtes CSV wird nicht gespeichert.

SHAP

Geht von der durchschnittlichen Vorhersage aus und verteilt auf die Variablen, wie weit diese Zeile davon abweicht. Jede Variable erhält ihren durchschnittlichen Beitrag über alle möglichen Reihenfolgen, in denen sie «hinzukommen» könnte (die Shapley-Werte aus der Spieltheorie). Exakte Summe: Durchschnitt + Beiträge = Vorhersage. Bis zu 10 Variablen wird exakt berechnet, bei mehr per Stichprobe.

LIME

Erfindet ähnliche Zeilen (indem einige Variablen durch Werte anderer Zeilen ersetzt werden), schaut, was das Modell vorhersagt, und passt eine Gerade an, die es in der Nähe dieser Zeile nachahmt. Die Gewichte der Geraden sind die Erklärung. Das ist schnell und leicht lesbar, aber nur eine Näherung: Die Treue sagt, wie sehr die Gerade dem Modell ähnelt, und mit einem anderen Seed ändern sich die Gewichte. Klick auf «Nochmal» und sieh selbst.

Die Beispiele haben einen Haken

Die beiden Beispiele sind synthetisch: Die Daten stammen aus einer bekannten Formel, also lässt sich prüfen, ob die Erklärung stimmt. In beiden gibt es eine Spalte, die überhaupt keinen Einfluss hat (der Geburtstag, die Hausnummer): Ihre Wichtigkeit sollte fast null sein. Und im Kreditbeispiel geht das Alter Hand in Hand mit den Jahren im Beruf: Sieh, wie es sich einen Teil des Verdienstes holt, ohne ihn zu verdienen, was bei korrelierten Variablen passiert.

Ein Modell erklärenSHAP und LIME auf deinen Daten: warum es vorhersagt, was es vorhersagt
Ein Modell erklärenWarum es vorhersagt, was es vorhersagt: SHAP und LIME, nebeneinander, auf deinen Daten
Daten

Synthetische Daten: Sie stammen aus einer bekannten Formel, daher lässt sich prüfen, ob die Erklärung stimmt (siehe Hilfe).

600 Zeilen · Klassifikation: die Wahrscheinlichkeit von „1“

Modell

Trefferquote: 84 % bei Zeilen, die es nicht gesehen hat (92,4 % bei den Trainingszeilen).

Zeile 1 von 150 (der Testzeilen)
ingresos 2.218deuda 10.924anos_trabajo 3edad 32dia_nacimiento 7

Das Modell sagt:61,3 %(tatsächlich: 1)

SHAP (exakt, 1280 Vorhersagen)

Von der mittleren Vorhersage zu der dieser Zeile, Variable für Variable:

Mittelwert50,8 %
ingresos = 2.218+28,8 pp
deuda = 10.924−15,1 pp
edad = 32−2,1 pp
anos_trabajo = 3−1,5 pp
dia_nacimiento = 7+0,2 pp
diese Zeile61,3 %

LIME

Eine Gerade, die das Modell in der Nähe dieser Zeile nachahmt. Gewicht jeder Variable (grün, schiebt nach oben):

ingresos+27,3 pp
deuda−12,2 pp
edad−4,8 pp
anos_trabajo−2,3 pp
dia_nacimiento+1,6 pp

Treue (R² der Geraden nahe der Zeile): 0,45, mit 600 erfundenen Zeilen.

SHAP und LIME ordnen die Variablen fast gleich an (ρ = 1).

Was insgesamt am meisten zählt

Der Mittelwert von |SHAP| jeder Variable über 30 Testzeilen.

ingresos23 pp
deuda9 pp
anos_trabajo1,2 pp
dia_nacimiento0,7 pp
edad0,6 pp

In diesen Daten hat «dia_nacimiento» keinerlei Einfluss auf die Formel, die sie erzeugt hat: Wenn sein Balken fast leer ist, lag die Erklärung richtig.