什么是 Shapash模型可解释性和可理解性一直是许多研究论文和开源项目的关注的重点。并且很多项目中都配备了数据专家和训练有素的专业人员。Shapash 适用于大多数 sklearn、lightgbm、xgboost、catboost 模型,并可用于分类和回归任务。它利用 Shap 后端来计算特征的局部贡献度,但是,这可以用其他一些计算局部贡献度的策略代替。数据科学家可以利用 Shapash 解释器对他们的模型进行调查和故障排除,或者部署以提供每个推测的可视化。并且它还可以用于制作可以为最终客户
2023-04-09评论:0访问次数:780