title: Applying Shapley vector to interpret machine learning models
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Лежнина Елена Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Leznina Elena Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мусаева Аида Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Musaeva Aida Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Петросян Леон Аганесович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Petrosan Leon Aganesovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062243
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32384
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В рамках данной работы были рассмотрены локальные и глобальные методы интерпретации моделей машинного обучения. Для класса методов с аддитивными значимостями признаков была формализована кооперативная игра и выведены значимости признаков как компоненты вектора Шепли. Была произведена программная реализация описанных подходов, основывающихся как на разложении локальных прогнозов модели, так и на разложении общей точности предсказания модели. Результат работы программы проиллюстрирован на конкретной модели машинного обучения.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, were considered local and global explanation methods for  machine learning models. For the set of methods with additive feature attributions, the cooperative game was formalized and  features importance were derived as components of the Shapley value. The implementation of the described approaches was carried out, based both on the decomposition of the local predictions and on the decomposition of the overall model prediction accuracy. The result of the work is illustrated on the specific machine learning model.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кооперативная игра
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вектор Шепли
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модель машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: зоноид Лоренца
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: локальная интерпретируемость
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глобальная интерпретируемость
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cooperative game
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Shapley vector
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ML model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Lorenz zonoid
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: local explanation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: global explanation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Applying Shapley vector to interpret machine learning models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение вектора Шепли для интерпретации моделей машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Musaeva_A.A._VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32384/1/Musaeva_A.A._VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 523,94 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Musaeva_A.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32384/2/reviewSV_Otzyv_Musaeva_A.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 83,26 kB