SHAP

이 글은 머신러닝 모델의 예측 결과를 설명하기 위한 기법인 SHAP(SHapley Additive exPlanations)에 대해 설명합니다. SHAP을 이해하기 위해 기반이 되는 Shapley Value의 개념을 소개하며, 여러 참여자가 협력했을 때 발생하는 이익을 공정하게 분배하는 문제를 예시로 들어 설명합니다.

각 참여자의 기여도를 계산하는 Shapley Value의 원리를 바탕으로, SHAP이 어떻게 개별 예측에 대한 특징의 중요도를 계산하는지 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. 복잡한 수학적 내용은 생략하고 SHAP의 활용에 초점을 맞춰 설명하여, 머신러닝 모델의 해석력을 높이고자 하는 개발자들에게 유용한 정보를 제공합니다.