{"id":174344,"date":"2026-02-18T11:32:21","date_gmt":"2026-02-18T10:32:21","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=174344"},"modified":"2026-02-23T07:55:35","modified_gmt":"2026-02-23T06:55:35","slug":"shapley-additive-explanations-shap-was-ist-das","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/shapley-additive-explanations-shap-was-ist-das","title":{"rendered":"Shapley Additive Explanations\u00a0(SHAP), Was ist das ?"},"content":{"rendered":"\n

Shapley Additive Explanations, allgemein bekannt als SHAP, ist eine Technik, mit der das Ergebnis von Machine-Learning-Modellen erkl\u00e4rt werden kann. Sie basiert auf den Shapley-Werten, die sich der Spieltheorie bedienen, um den Kredit f\u00fcr die Vorhersage eines Modells den einzelnen Merkmalen oder Merkmalswerten zuzuordnen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Funktionsweise von Shapley Additive Explanations<\/strong> besteht darin, das Ergebnis eines Modells durch die Summen der Auswirkungen der einzelnen Merkmale zu zerlegen. Shapley Additive Explanations<\/strong> berechnet einen Wert, der den Beitrag jedes Merkmals zum Ergebnis des Modells darstellt. Diese Werte k\u00f6nnen verwendet werden, um die Bedeutung der einzelnen Merkmale zu verstehen und das Ergebnis des Modells einem Menschen zu erkl\u00e4ren. Dies bietet insbesondere Agenturen und Teams, die ihren Kunden oder Managern gegen\u00fcber Rechenschaft ablegen, einen Mehrwert.<\/p>\n\n\n\n

Shapley Additive Explanations SHAP<\/strong> hat mehrere interessante Eigenschaften, wie z. B. seine Neutralit\u00e4t gegen\u00fcber Modellen. Dadurch kann es auf jedes Lernmodell angewendet werden, konsistente Erkl\u00e4rungen liefern und mit komplexem Modellverhalten umgehen (wenn Merkmale z. B. miteinander interagieren).<\/p>\n\n\n\n

Wozu dient Shapley Additive Explanations ?<\/h2>\n\n\n\n

Shapley Additive Explanations<\/strong> hat viele Vorteile f\u00fcr Data Science-Profis<\/a>. Zun\u00e4chst einmal kann diese Technik die Vorhersagen von Machine-Learning-Modellen<\/a> auf eine f\u00fcr Menschen verst\u00e4ndliche Weise erkl\u00e4ren. Indem sie jedem eingegebenen Merkmal einen Wert zuweist, zeigt sie, wie und in welchem Ausma\u00df jedes Merkmal zum Endergebnis der Vorhersage beigetragen hat.<\/p>\n\n\n\n

So kann das Team nachvollziehen, wie das Modell seine Entscheidung getroffen hat, und kann die wichtigsten Merkmale identifizieren. Wie bereits erl\u00e4utert, wird dieses Modell als agnostisch (neutral) bezeichnet. Es kann mit jedem beliebigen Machine-Learning-Modell verwendet werden. Du musst dir also keine Gedanken \u00fcber die Struktur des Modells machen, um das Ergebnis der Vorhersage mit Shapley Additive Explanations<\/strong> – SHAP zu verstehen. Au\u00dferdem ist das Modell konsistent. Du kannst den erzeugten Erkl\u00e4rungen also vertrauen, unabh\u00e4ngig davon, welches Modell untersucht wird.<\/p>\n\n\n\n

Schlie\u00dflich ist Shapley Additive Explanations – SHAP besonders n\u00fctzlich, um mit komplexen Verhaltensweisen umzugehen. Du kannst diese Technik verwenden, um zu verstehen, wie sich verschiedene Merkmale gemeinsam auf die Vorhersage des Modells auswirken.<\/p>\n\n\n\n

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Data Engineer Weiterbildung<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n

Wie kann man SHAP nutzen, um Vorhersagen zu erklären?<\/h2>\n\n\n\n

So kannst du Shapley Additive Explanations<\/a> verwenden, um die Vorhersagen eines Machine-Learning-Modells<\/a> zu erkl\u00e4ren:<\/p>\n\n\n\n