Um cientista de dados está utilizando SHapley Additive exPlanations (SHAP) para entender a importância das variáveis em um modelo de aprendizado de máquina que prevê a probabilidade de um cliente deixar de ser assinante de um serviço (churn). Considere o seguinte conjunto de dados simplificado com três características para um cliente específico:
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Característica |
Valor |
Contribuição Marginal ao Modelo – Valor de Shapley |
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Tempo de |
12 (meses) |
0,05 |
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Número de |
3 | 0,20 |
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Número de |
10 | 0,15 |
A previsão base do modelo, que representa a probabilidade estimada de um cliente se tornar um churn quando nenhuma das características individuais é considerada, é de 0,30.
Considerando-se esse contexto, qual é a probabilidade prevista pelo modelo para que esse cliente deixe de assinar o serviço?