shap - 使用 SHAP 解释机器学习预测
解释模型预测、计算特征归因、生成 SHAP 可视化,并分析模型行为、偏差、公平性和特征交互。
标签
更新于: 2026-10-05该技能可以做什么
- 计算 SHAP 值
- 解释单个预测
- 可视化特征重要性
- 调试模型行为
- 分析偏差与公平性
- 比较模型解释
- 分析特征交互
- 部署解释服务
输入
- 已训练的机器学习模型
- 特征数据
- 背景数据
- 目标标签
- 受保护群体属性
输出
- SHAP 值
- 特征重要性图
- 预测解释
- 模型行为分析
- 公平性与偏差分析
- 解释服务接口
要求
- Python 环境
- SHAP 库
- 受支持的模型框架
