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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
机器学习模型可解释性可解释人工智能SHAP特征重要性公平性分析模型调试

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

来源

  • 规范: SKILL.md

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