Aperçu
Les valeurs SHAP permettent d’expliquer l’influence de chaque caractéristique individuelle (entrée de données — comme des données géologiques, des résultats de forage historiques ou des anomalies géophysiques) sur les prédictions du modèle d’intelligence artificielle.
Elles indiquent dans quelle mesure chaque variable a contribué au résultat de la prédiction, offrant ainsi une visibilité précieuse sur l’importance et l’impact de chaque donnée dans le processus décisionnel du modèle.
Graphique de valeur SHAP
Ce graphique classe les caractéristiques (features) selon leur influence sur les prédictions du modèle :
Valeurs SHAP élevées : caractéristiques ayant eu un fort impact sur les prédictions. Elles apparaissent en haut et vers la droite du graphique.
Valeurs SHAP faibles : caractéristiques ayant eu un impact limité, visibles plus bas dans le graphique.
Échelle de couleurs : représente l’intensité des valeurs SHAP.
Ce graphique vous aide à visualiser rapidement quelles données le modèle a jugées les plus pertinentes au moment de faire ses prédictions.
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