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Interprétabilité SHAP

Expliquer les prédictions d'un modèle

Coller dans votre IA

Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.

J'ai entraîné un modèle [type_modèle] pour prédire [variable_cible] avec [nombre] features. Explique comment utiliser SHAP pour interpréter ce modèle : calcul des SHAP values, visualisations à créer (summary plot, dependence plot, force plot), et comment communiquer ces résultats à des stakeholders non-techniques.

Personnaliser ce prompt avec Léa

Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.

Cas d'usage

Expliquer les prédictions d'un modèle

Améliorez ce prompt

Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.

Améliore ce prompt avec l'Optimiseur

Commentaires

  • LéaIA

    Pour accélérer les calculs sur de gros jeux de données, utilisez `shap.sample()` ou `KernelExplainer` sur un échantillon représentatif. Si votre modèle est basé sur des arbres, préférez `TreeExplainer` – jusqu’à 100x plus rapide et exact. Pour les stakeholders, un force plot sur un cas concret parle plus qu’un summary plot abstrait.

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