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Guía de uso
Cómo se usa

Elige unos datos (dos ejemplos o tu propio CSV), entrena un modelo y elige una fila: verás por qué el modelo predice lo que predice para esa fila, con dos métodos a la vez. Todo ocurre en tu navegador: tus datos no salen de aquí y un CSV pegado no se guarda.

SHAP

Parte de la predicción media y reparte, entre las variables, lo que esta fila se aparta de ella. Cada variable recibe lo que aporta de media en todos los órdenes posibles en que podría «entrar» (los valores de Shapley, de la teoría de juegos). Suma exacta: media + aportaciones = predicción. Con hasta 10 variables se calcula exacto; con más, muestreando.

LIME

Inventa filas parecidas a esta (cambiando algunas variables por valores de otras filas), mira qué predice el modelo y ajusta una recta que lo imite cerca de esta fila. Los pesos de la recta son la explicación. Es rápido y fácil de leer, pero aproximado: su fidelidad dice cuánto se parece la recta al modelo, y con otra semilla los pesos cambian. Pulsa «Otra vez» y míralo.

Los ejemplos tienen trampa

Los dos ejemplos son sintéticos: los datos salen de una fórmula conocida, así que se puede comprobar si la explicación acierta. En los dos hay una columna que no influye nada (el día de nacimiento, el número de la puerta): su importancia debería salir casi cero. Y en el de crédito, la edad va de la mano de los años en el trabajo: mira cómo se lleva parte del mérito sin merecerlo, que es lo que pasa con variables correlacionadas.

Explicar un modeloSHAP y LIME sobre tus datos: por qué predice lo que predice
Explicar un modeloPor qué predice lo que predice: SHAP y LIME, lado a lado, sobre tus datos
Datos

Datos sintéticos: salen de una fórmula conocida, así que se puede comprobar si la explicación acierta (mira la ayuda).

600 filas · clasificación: la probabilidad de «1»

Modelo

Acierta el 84 % en filas que no ha visto (92,4 % en las de entrenar).

Fila 1 de 150 (de las de prueba)
ingresos 2218deuda 10.924anos_trabajo 3edad 32dia_nacimiento 7

El modelo dice:61,3 %(de verdad: 1)

SHAP (exacto, 1280 predicciones)

De la predicción media a la de esta fila, variable a variable:

media50,8 %
ingresos = 2218+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
esta fila61,3 %

LIME

Una recta que imita al modelo cerca de esta fila. Peso de cada variable (verde, empuja hacia arriba):

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

Fidelidad (R² de la recta cerca de la fila): 0,45, con 600 filas inventadas.

SHAP y LIME ordenan las variables casi igual (ρ = 1).

Lo que más pesa en general

La media de |SHAP| de cada variable en 30 filas de prueba.

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

En estos datos, «dia_nacimiento» no influye nada en la fórmula que los generó: si su barra sale casi vacía, la explicación ha acertado.