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shap - 使用 SHAP 解释机器学习模型

计算 SHAP 值并生成机器学习预测、特征重要性、调试、公平性和模型比较所需的解释与可视化结果。

标签

更新于: 2026-10-05
SHAP模型可解释性可解释人工智能特征重要性公平性分析机器学习

能力

典型输入

典型输出

该技能可以做什么

  • 计算 SHAP 值
  • 生成 SHAP 图表
  • 解释模型预测
  • 调试模型行为
  • 分析公平性与偏差
  • 比较特征重要性
  • 实现可解释人工智能

输入

  • 机器学习模型
  • 测试数据
  • 背景数据
  • 训练标签
  • 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
  • 解释仪表板

要求

  • SHAP 库

来源

  • 规范: SKILL.md
计算 SHAP 值
生成 SHAP 图表
解释模型预测
调试模型行为
机器学习模型
测试数据
背景数据
SHAP 值
特征重要性图表
预测解释