SHAP解释机器学习模型输出认领

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SHAP（SHapley Additive exPlanations）以一种统一的方法来解释任何机器学习模型的输出。 SHAP将博弈论与局部解释联系起

简介

SHAP（SHapley Additive exPlanations）以一种统一的方法来解释任何机器学习模型的输出。 SHAP将博弈论与局部解释联系起来，将以前的几种方法结合起来，并根据预期表示唯一可能的一致且局部准确的加法特征归因方法（详见SHAP NIPS paper 论文）。虽然SHAP值可以... 更多

其它信息

地区

不详

开发语言

Python

开源组织

无

所属分类

神经网络/人工智能、机器学习/深度学习

授权协议

MIT

操作系统

跨平台

收录时间

2023-09-26

软件类型

开源软件

适用人群

未知

时光轴

里程碑1

LOG0

2023

2023-09

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