Изменения
→Важность признаков
Одна из реализацией данной идеи является '''SHAP'''.
'''SHAP''' {{---}} (англ. SHapley Additive exPlanations) библиотека, которая для оценки важности признаков рассчитываются значения Шэпли (происходит оценка предсказаний модели с и без данного признака). Важность i-го признака здесь вычисляется по такой формуле:<ref name="exp"> Реализация Shap [https://github.com/slundberg/shap]</ref>.
<math>\begin{equation*} \phi_{i}(p) =\sum_{S \subseteq \{1,2..n\} / \{i\}} \frac{|S|!(n - |S| -1)!}{n!}(p(S \cup \{ i \}) - p(S)) \end{equation*}</math><ref name="habr">Павел Трошенков "Как интерпретировать предсказания моделей в SHAP" [https://habr.com/ru/post/428213]</ref>.
