shap

SHAP is a unified approach to explain machine learning model outputs using Shapley values from cooperative game theory. This skill provides comprehensive guidance for:

SHAP works with all model types: tree-based models (XGBoost, LightGBM, CatBoost, Random Forest), deep learning models (TensorFlow, PyTorch, Keras), linear models, and black-box models.

See references/explainers.md for detailed information on all explainer types.

Interpretabilità e spiegabilità del modello utilizzando SHAP (SHapley Additive exPlanations). Utilizzare questa abilità quando si spiegano le previsioni dei modelli di machine learning, si calcola l'importanza delle funzionalità, si generano grafici SHAP (cascata, sciame d'api, barra, dispersione, forza, mappa termica), si esegue il debug di modelli, si analizza la distorsione o l'equità del modello, si confrontano modelli o si implementa un'intelligenza artificiale spiegabile. Funziona con modelli basati su alberi (XGBoost, LightGBM, Random Forest), deep learning (TensorFlow, PyTorch), modelli lineari e qualsiasi modello black-box. Fonte: ovachiever/droid-tings.