Shapash 是一个非常炫酷的模型解释性工具包,它有很多东西是基于之前文章中介绍的两款工具Shap和LIME。Shapash 致力于帮助大家能更加轻易地了解模型,而且它可以很容易进行部署。 使用Shapash,数据科学家可以轻松理解他们的模型并分享他们的结果,用户可以使用最具影响力的摘要来理解模型提出的决策。 此外,它还通过在独特...
数据爱好者可以轻松理解并分享他们的模型。Shapash使用Lime和Shap作为后端,只需几行代码即可显示结果。Shapash依赖于构建机器学习模型以使结果合理的各种重要进展。下图显示了shapash包的工作流程: 工作原理 首先,它编译每个步骤的元素,如数据准备、特征工程、模型拟合、模型评估和模型理解。 其次,它提供了一个 WebApp ...
数据爱好者可以轻松理解并分享他们的模型。Shapash 使用 Lime 和 Shap 作为后端,只需几行代码即可显示结果。Shapash 依赖于构建机器学习模型以使结果合理的各种重要进展。下图显示了 shapash 包的工作流程: Shapash 是如...
Shapash works for Regression, Binary Classification, or Multiclass problems. It is compatible with many models:Catboost,Xgboost,LightGBM,Sklearn Ensemble,Linear models,SVM. Shapash is based on local contributions calculated with Shap (shapley values), Lime, or any technique which allows computing sum...
Shapashis an overlay package for libraries focused on model interpretability. It uses Shap or Lime backend to compute contributions.Shapashbuilds upon the various steps required to create a machine learning model, making the results more understandable. ...
name = "lime" support_groups = False 2 changes: 2 additions & 0 deletions 2 shapash/backend/shap_backend.py Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -6,6 +6,8 @@ class ShapBackend(BaseBackend): """The Shap Backend""" # When grouping features contributions togethe...
The result suggested that LIME and SHAP generated a similar explanation (distance=0.35), compared to the active coalition of variable (ACV) explanation (distance=0.43).Assegie, Tsehay AdmassuManivannan, BommyNapa, Komal KumarPillai Vijayammal, Bindu Kolappa...
Shapash是一个使机器学习易于理解和解释的Python库。数据爱好者可以轻松理解并分享他们的模型。Shapash使用Lime和Shap作为后端,只需几行代码即可显示结果。Shapash依赖于构建机器学习模型以使结果合理的各种重要进展。下图显示了shapash包的工作流程: Shapash 是如何工作的 ...
Shapash是一个用于机器学习可解释性的包,具有以下特点: 可以生成一个在浏览器中运行的交互界面可以选择使用Shap、Lime和acv为后端运行,并进行对比具体包含的功能有:特征重要性、局部可解释性、两个特征之间的…
它使用 Shap 或 Lime 后端 来计算贡献。Shapash建立在创建机器学习模型所需的各种步骤之上,使结果更易于理解。 抱个拳总个结 Shapash 是一个强大的 Python 库,为我们提供了简单而直观的工具,帮助我们更好地理解和分享模型的预测结果。Shapash适用于回归、二元分类或多类问题。它与多种型号兼容:Catboost、Xgboost...