shap - 使用 SHAP 解释机器学习预测
为机器学习模型计算 SHAP 值,并生成预测解释、可视化、调试分析、公平性评估和模型比较结果。
标签
更新于: 2026-10-03能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 计算 SHAP 值
- 解释模型预测
- 生成 SHAP 图表
- 调试模型行为
- 分析偏差与公平性
- 比较模型重要性
- 实现可解释人工智能
输入
- 已训练机器学习模型
- 测试数据集
- 背景数据
- 目标标签
- 受保护属性
- 模型比较集合
输出
- SHAP 值
- SHAP 可视化图表
- 预测解释
- 模型调试分析
- 公平性与偏差分析
- 特征重要性比较
- 解释服务
要求
- SHAP Python 库
- 受支持的机器学习模型
- 兼容的模型框架
