LogoClawIndex
案例技能关于
LogoClawIndex

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
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
  • 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

来源

  • 规范: SKILL.md

ClawIndex

OpenClaw Skills 与 Use Case 索引

ClawIndex 是一个生态驱动的 OpenClaw Skills 与真实 Use Case 索引站。

索引

Skills·
Cases

Meta

关于·
声明·
邮箱·
GitHub
© 2026 ClawIndex 保留所有权利。
计算 SHAP 值
选择模型解释器
生成 SHAP 图表
解释单个预测
机器学习模型
训练数据
测试数据
SHAP 值
特征重要性图表
单个预测解释