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Choisis des données (deux exemples ou ton propre CSV), entraîne un modèle et choisis une ligne : tu verras pourquoi le modèle prédit ce qu'il prédit pour cette ligne, avec deux méthodes à la fois. Tout se passe dans ton navigateur : tes données n'en sortent pas et un CSV collé n'est pas enregistré.

SHAP

Part de la prédiction moyenne et répartit entre les variables l'écart entre cette ligne et elle. Chaque variable reçoit sa contribution moyenne sur tous les ordres possibles dans lesquels elle pourrait «entrer» (les valeurs de Shapley, issues de la théorie des jeux). Somme exacte : moyenne + contributions = prédiction. Jusqu'à 10 variables, le calcul est exact ; au-delà, il se fait par échantillonnage.

LIME

Invente des lignes proches de celle-ci (en remplaçant certaines variables par des valeurs d'autres lignes), observe ce que prédit le modèle et ajuste une droite qui l'imite près de cette ligne. Les poids de la droite sont l'explication. C'est rapide et facile à lire, mais approximatif : sa fidélité indique à quel point la droite ressemble au modèle, et avec une autre graine les poids changent. Clique sur «Encore» et vois par toi-même.

Les exemples ont un piège

Les deux exemples sont synthétiques : les données sortent d'une formule connue, on peut donc vérifier si l'explication est juste. Dans les deux, une colonne n'a aucune influence (le jour de naissance, le numéro de porte) : son importance devrait être presque nulle. Et dans celui du crédit, l'âge va de pair avec les années de travail : regarde comme il s'attribue une partie du mérite sans le mériter, ce qui arrive avec des variables corrélées.

Expliquer un modèleSHAP et LIME sur vos données : pourquoi il prédit ce qu'il prédit
Expliquer un modèlePourquoi il prédit ce qu'il prédit : SHAP et LIME, côte à côte, sur tes données
Données

Données synthétiques : elles viennent d'une formule connue, donc on peut vérifier si l'explication est juste (regarde l'aide).

600 lignes · classification : la probabilité de « 1 »

Modèle

Il a juste à 84 % sur des lignes jamais vues (92,4 % sur celles d'entraînement).

Ligne 1 sur 150 (parmi celles de test)
ingresos 2 218deuda 10 924anos_trabajo 3edad 32dia_nacimiento 7

Le modèle dit :61,3 %(en réalité : 1)

SHAP (exact, 1280 prédictions)

De la prédiction moyenne à celle de cette ligne, variable par variable :

moyenne50,8 %
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
cette ligne61,3 %

LIME

Une droite qui imite le modèle près de cette ligne. Poids de chaque variable (vert, pousse vers le haut) :

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

Fidélité (R² de la droite près de la ligne) : 0,45, avec 600 lignes inventées.

SHAP et LIME classent les variables presque de la même façon (ρ = 1).

Ce qui pèse le plus globalement

La moyenne de |SHAP| de chaque variable sur 30 lignes de test.

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

Dans ces données, «dia_nacimiento» n'a aucune influence dans la formule qui les a générées : si sa barre est presque vide, l'explication a vu juste.