Github地址:https://github.com/MAIF/shapash 在机器学习领域,模型的可解释性对于理解模型的决策过程和进行决策支持非常重要。Python Shapash 库是一个强大的工具,旨在帮助数据科学家和机器学习工程师可视化和解释模型的预测结果。本文将深入探讨 Python Shapash 库的功能、用法以及如何在实际项目中充分发挥其优势。 什...
什么是 Shapash 模型可解释性和可理解性一直是许多研究论文和开源项目的关注的重点。并且很多项目中都配备了数据专家和训练有素的专业人员。Shapash 是一个 Python 库,用于描述 AI 模型的动态交互。它希望通过使 AI 模型更加直观,让使用者更加相信模型。Shapash 对全局和局部合理性进行了直接的可视化。 Shapash 适用...
Github地址:https://github.com/MAIF/shapash 在机器学习领域,模型的可解释性对于理解模型的决策过程和进行决策支持非常重要。Python Shapash 库是一个强大的工具,旨在帮助数据科学家和机器学习工程师可视化和解释模型的预测结果。本文将深入探讨 Python Shapash 库的功能、用法以及如何在实际项目中充分发挥其优势。 更...
Shapash is intended to work with Python versions 3.9 to 3.12. Installation can be done with pip: pip install shapash In order to generate the Shapash Report some extra requirements are needed. You can install these using the following command : ...
Shapash是一个用于解释机器学习模型预测结果的Python库。它旨在让每个人都能够理解机器学习的预测。通过Shapash，你可以生成一个Web应用，帮助你理解模型中特征之间的交互，并在局部和全局可解释性之间轻松切换。Shapash具有一系列直观的可视化效果，每个元素及其值都带有明确的标签，使得结果易于理解。使用Shap...
可解释性机器学习库Shapash在鸢尾花XGBoost分类中的应用与解释Shapash是一个强大的Python库，致力于帮助用户理解机器学习模型的预测过程。它通过直观的可视化和易于解读的标签，使得模型的可解释性大大提升。通过Shapash，你可以创建交互式的Web应用，轻松探索模型特征之间的关系，并能在局部和全局解释之间自如...
ShapashbyMAIFis a Python Toolkit that facilitates the understanding of Machine Learning models to data scientists. It makes it easier to share and discuss the model interpretability with non-data specialists: business analysts, managers, and end-users. ...
call(["python", "../tutorial/generate_report/shapash_report_example.py"]) html_extra_path = ["../tutorial/report/output/report.html"] def setup_tutorials(): """Set up the tutorials""" import pathlib import shutil 14 changes: 14 additions & 0 deletions 14 shapash/backend/base_backend...
Shapash是一个开源的 Python 库,由法国 MAIF 公司开发和维护。它旨在提供一种简单而有效的方式来解释和可视化机器学习模型的预测结果。Shapash 的目标是使模型的可解释性变得容易,从而增强模型的可信度,并帮助决策者更好地理解模型的预测。 安装Shapash 库 ...
python >3.8,<3.13 scikit-learn >=1.4.0,<1.6.0 lightgbm numpy >1.18.0,<2 plotly >=5.0.0,<6.0.0 Packages found in the meta.yaml but not found by source code inspection+grayskull: python 3.9 pytest-runner ipython nbconvert >=6.0.7 ...