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、调试分析、模型比较和公平性评估。
标签
更新于: 2026-10-04能力
典型输入
典型输出
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
- 比较模型解释
- 分析偏差与公平性
- 实现生产环境解释
输入
- 机器学习模型
- 训练数据
- 测试数据
- 背景数据
- 特征名称
- 目标标签
- 受保护属性
输出
- SHAP 值
- 特征重要性图表
- 单个预测解释
- 模型调试结果
- 模型比较结果
- 公平性分析结果
- 解释服务接口
要求
- Python 环境
- SHAP 库
- 兼容的模型框架
- 模型访问权限
