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案例技能关于
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shap - 使用 SHAP 解释机器学习模型

计算 SHAP 值，并为机器学习模型生成解释、可视化结果、调试分析、公平性评估和模型比较。

标签

更新于: 2026-10-04
SHAP机器学习模型可解释性可解释人工智能特征重要性模型调试公平性分析

能力

计算 SHAP 值选择模型解释器生成 SHAP 图表解释单个预测

典型输入

机器学习模型输入特征数据训练或背景数据

典型输出

SHAP 值特征重要性图表预测解释

该技能可以做什么

  • 计算 SHAP 值
  • 选择模型解释器
  • 生成 SHAP 图表
  • 解释单个预测
  • 分析特征重要性
  • 调试模型行为
  • 评估偏差与公平性
  • 比较模型解释
  • 分析特征交互
  • 部署解释服务

输入

  • 机器学习模型
  • 输入特征数据
  • 训练或背景数据
  • 目标标签
  • 受保护属性
  • 模型预测结果

输出

  • SHAP 值
  • 特征重要性图表
  • 预测解释
  • 模型调试结果
  • 公平性分析结果
  • 模型比较结果

要求

    来源

    • 规范: SKILL.md

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