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.
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Cas d'usage
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- 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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