黑盒模型
使用 SHAP 使机器学习模型变的可解释!!
SHAP 是一种解释机器学习模型预测结果的方法,它基于博弈论中的 Shapley 值理论。 它通过计算每个特征对模型输出的贡献度,帮助我们理解模型的决策过程。 SHAP 适用于各种类型的机器学习模型,使得黑盒模型(如深度神经网络、随机森林等)的预测更加透明、可解释。
11/4/2024 2:33:04 PM
程序员小寒
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