SHAP

使用 SHAP 使机器学习模型变的可解释

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！！！

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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！！

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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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