SHAP
使用 SHAP 使机器学习模型变的可解释
大家好,我是小寒今天给大家分享机器学习中的一个关键概念,SHAPSHAP 是一种用于解释机器学习模型输出的统一框架。 它基于博弈论中的 Shapley 值,用来量化每个特征对模型预测结果的贡献度。 帮助我们理解模型为什么做出这样的预测。
7/15/2025 10:29:17 AM
程序员小寒
使用 SHAP 使机器学习模型变的可解释!!!
大家好,我是小寒SHAP 是一种用于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。 旨在为每个特征分配一个“贡献值”,表明该特征对模型预测结果的影响有多大。 SHAP 为复杂的黑箱模型(如深度学习模型、集成方法等)提供了一种统一且理论上有保障的解释框架,帮助我们理解模型的决策过程,提高模型的透明度和可信度。
1/23/2025 8:23:12 AM
程序员小寒
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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