备忘
来源：https://shap.readthedocs.io/en/latest/index.html
https://pypi.org/project/shap/
SHAP (SHapley Additive explained)是一种解释任何机器学习模型输出的博弈论方法。它利用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展，将最优信贷分配与局部解释联系起来(详情和引用见论文)。
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SHAP (SHapley Additive explained)是一种解释任何机器学习模型输出的博弈论方法。它利用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展，将最优信贷分配与局部解释联系起来(详情和引用见论文)。
备忘 来源：https://shap.readthedocs.io/en/latest/index.html ht...
可解释性机器学习_Feature Importance、Permutation Importance、SHAP_L...
摘要 本文介绍shap原理，并给出一个简单的示例揭示shap值得计算过程；然后介绍如何将shap值转化为我们更容易...
参考【1】https://zhuanlan.zhihu.com/p/106320452 【2】https:/...
SHAP含义：观察到某一个样本的预测中各个特征对预测结果产生的影响。 基本思想：计算一个特征加入到模型时的边际贡献...
一、模型解释性的意义 机器学习业务应用以输出决策判断为目标。可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。机器学习模型的...
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本文标题：机器学习可解释性工具SHAP (SHapley Additive
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/bynywltx.html
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