Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Explicabilité locale
Niveau d'interprétation visant à expliquer la prédiction d'un modèle pour une observation spécifique, en isolant l'impact de chaque caractéristique pour ce cas particulier.
Explicabilité globale
Niveau d'interprétation qui agrège les explications locales sur un ensemble de données pour comprendre le comportement général du modèle et l'importance moyenne des caractéristiques.
Valeur de base (Base Value)
Dans SHAP, la prédiction moyenne du modèle sur l'ensemble d'entraînement, servant de point de départ auquel les contributions des caractéristiques sont ajoutées pour obtenir la prédiction finale.
Additivité
Propriété fondamentale de SHAP garantissant que la somme des valeurs SHAP de toutes les caractéristiques, ajoutée à la valeur de base, égale exactement la prédiction du modèle pour une observation.
Efficacité (Efficiency)
Axiome de la valeur de Shapley stipulant que les contributions de toutes les caractéristiques doivent s'additionner pour égaler la différence entre la prédiction du modèle et la valeur de base.
Symétrie
Axiome de la valeur de Shapley qui assure que deux caractéristiques contribuant de manière identique à toutes les coalitions possibles reçoivent la même valeur d'importance.
Fausseté (Dummy)
Axiome de la valeur de Shapley qui garantit qu'une caractéristique n'apportant aucune contribution marginale à aucune coalition se verra attribuer une valeur d'importance nulle.
Interaction Value
Extension des valeurs SHAP qui quantifie l'effet d'interaction entre une paire de caractéristiques, mesurant comment leur impact combiné diffère de la somme de leurs impacts individuels.