SHAP (SHapley Additive exPlanations)

เป็นวิธีการที่ใช้ในการพัฒนา Machine Learning Model สำหรับการอธิบายผลลัพธ์ของ Model มีรายละเอียดดังนี้

1) ค่า Shapley:
SHAP อิงตามค่า Shapley จาก Game theory ในบริบทของ Machine Learning คุณลักษณะ (features) ถูกมองว่าเป็น "Players" ในเกมที่การทำนายคือ "Payout"

🏠 ตัวอย่าง: สมมติว่ามี Model ทำนายราคาบ้าน มี Features เช่น ขนาด ทำเล และอายุ เป็น "Players" และราคาที่ทำนายคือ "Payout"

2) การคำนวณค่า SHAP:
แต่ละ SHAP feature จะถูกนำมาพิจารณาการรวมกันที่เป็นไปได้ (Possible combination) กับ Features อื่นๆ และคำนวณการมีส่วนร่วมของ Feature นั้น

สูตร: φi = Σ (S⊆N{i}) [ |S|!(|N|-|S|-1)! / |N|! ] [fx(S ∪ {i}) - fx(S)]

โดยที่:

• φi คือค่า SHAP สำหรับ Feature i
• N คือชุดของ Features ทั้งหมด
• S คือชุดย่อยของ Features
• fx คือการทำนายของ Model

3) การอธิบาย Instance (Local Explanation):
SHAP ให้คำอธิบายระดับ Instance แสดงว่าแต่ละ Feature มีส่วนร่วมต่อการทำนายอย่างไร

🏠 ตัวอย่าง: สำหรับการทำนายราคาบ้านที่ 300,000 บาท SHAP อาจแสดง:

• ค่าพื้นฐาน: 250,000 บาท
• ขนาด: +30,000 บาท
• ทำเล: +25,000 บาท
• อายุ: -5,000 บาท

4) การอธิบายภาพรวม (Global Explanation):
โดยการรวมคำอธิบายเฉพาะที่ SHAP ให้ข้อมูลเชิงลึกระดับ Model

🏠 ตัวอย่าง: ค่าสัมบูรณ์เฉลี่ยของ SHAP ในทุกตัวอย่างอาจแสดง:

1. ขนาด: 0.35
2. ทำเล: 0.28
3. อายุ: 0.15

แสดงถึงความสำคัญของ Features โดยรวม

5) แผนภาพ SHAP plot:

• Summary plot: แสดงความสำคัญของ Feature และทิศทางผลกระทบ
• Dependence plot: แสดงว่าผลกระทบของ Feature เปลี่ยนแปลงอย่างไรตลอดช่วงค่าของมัน
• Force plot: แสดงภาพการมีส่วนร่วมของคุณลักษณะสำหรับการทำนายเดียว

6) การประยุกต์ใช้:

• Model Interpretation: เข้าใจการทำนายของ Model
• Feature Selection: ระบุ Features ที่สำคัญที่สุด
• Model Debugging: ตรวจจับและแก้ไขพฤติกรรมของ Model ที่ไม่คาดคิด
• Regulatory Compliance: อธิบายการตัดสินใจของ Model ในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม เช่น Healthcare การเงิน

7) ข้อดี:

• Consistency: ไม่เหมือนวิธีการอธิบายอื่นๆ บางวิธี SHAP มีความสอดคล้องทางคณิตศาสตร์
• Model-agnostic: ทำงานได้กับทุกๆ Machine Learning Models
• Local & Global: ให้คำอธิบายทั้งระดับ Instance และระดับ Model

8) ความท้าทาย:

• ความซับซ้อนในการคำนวณ: การคำนวณค่า SHAP ที่แม่นยำอาจมีความซับซ้อนมาก โดยเฉพาะกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Model ที่ซับซ้อน
• การตีความ Interaction: แม้ว่า SHAP จะจับ Interaction ของ Features ได้ แต่การตีความสิ่งเหล่านี้อาจเป็นเรื่องท้าทาย

9) การนำไปใช้:
มี Python library และสามารถรวมเข้ากับ Machine Learning framework ที่นิยม เช่น Scikit-learn, XGBoost และ TensorFlow ได้

💻 ตัวอย่าง Python code:

import shap
import xgboost as xgb

# Train XGBoost Model
model = xgb.XGBRegressor().fit(X, y)

# คำนวณค่า SHAP
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X)

# แสดงผลลัพธ์
shap.summary_plot(shap_values, X)

Code นี้ ใช้ Train XGBoost Model คำนวณค่า SHAP และสร้างแผนภาพสรุป Features ที่สำคัญ

SHAP ถือเป็นเครื่องมือที่นิยมใช้ใน Machine Learning และ Data Science เนื่องจากอยู่บนพื้นฐานทางทฤษฎีที่แข็งแกร่งและมีประโยชน์ในทางปฏิบัติ การอธิบาย Model ที่ซับซ้อน ทำให้เข้าใจการตัดสินใจของ Model เช่น ในด้าน Healthcare การเงิน หรือกระบวนการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูง

Blog นี้ เขียนร่วมกับ Claude.ai โดยใช้ Prompt

As a data scientist, please explain about SHAP for machine learning in details.