简介
SHAP（SHapley Additive exPlanations）以一种统一的方法来解释任何机器学习模型的输出。 SHAP将博弈论与局部解释联系起来，将以前的几种方法结合起来，并根据预期表示唯一可能的一致且局部准确的加法特征归因方法（详见SHAP NIPS paper 论文）。虽然SHAP值可以... 更多
其它信息
地区
不详
开发语言
Python
开源组织
无
所属分类
神经网络/人工智能、 机器学习/深度学习
授权协议
MIT
操作系统
跨平台
收录时间
2023-09-26
软件类型
开源软件
适用人群
未知
时光轴
里程碑1
LOG0
2023
2023-09
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