SHAP
Definition
SHAP erklärt Modellvorhersagen durch rechnerisch zugeordnete Beiträge einzelner Merkmale.
Ein Verfahren zur Merkmalsattribution, das Modellvorhersagen über Shapley-Werte aus der kooperativen Spieltheorie zerlegt.
Einfach erklärt
Eine Erklärung zeigt, welche Angaben eine Vorhersage nach oben oder unten verschoben haben.
Warum das im Alltag wichtig ist
Der Begriff hilft, KI-Systeme fundiert auszuwählen, zu entwickeln, zu bewerten und ihre technischen Risiken realistisch einzuordnen.
Beispiel aus dem Mittelstand
Eine Kreditvorhersage wird in Beiträge einzelner Eingabemerkmale aufgeteilt.
Grenzen und Fallstricke
- SHAP-Werte kausal deuten, Hintergrundverteilung ignorieren oder globale Aussagen aus einem Einzelfall ableiten.
Entstehung & Geschichte
Lundberg und Lee stellten SHAP 2017 als vereinheitlichten Ansatz für additive Erklärungen vor.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Eine Kreditvorhersage wird in Beiträge einzelner Eingabemerkmale aufgeteilt.
Häufige Fragen
Was bedeutet SHAP?
Ein Verfahren zur Merkmalsattribution, das Modellvorhersagen über Shapley-Werte aus der kooperativen Spieltheorie zerlegt. Welche Fehler sollte man vermeiden? SHAP-Werte kausal deuten, Hintergrundverteilung ignorieren oder globale Aussagen aus einem Einzelfall ableiten.
Quellen
Quelle geprüft am 10.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
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