ml model explanation
✓SHAP, LIME, 기능 중요도, 부분 의존성, 설명 가능성을 위한 주의 시각화를 사용하여 기계 학습 모델을 해석합니다.
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Model explainability makes machine learning decisions transparent and interpretable, enabling trust, compliance, debugging, and actionable insights from predictions.
SHAP, LIME, 기능 중요도, 부분 의존성, 설명 가능성을 위한 주의 시각화를 사용하여 기계 학습 모델을 해석합니다. 출처: aj-geddes/useful-ai-prompts.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts --skill ml model explanation 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
보안 인증 완료, 신뢰할 수 있는 코드 원클릭 설치, 간편한 설정 Claude Code, Cursor 등 지원
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts --skill ml model explanation- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
ml model explanation이란?
SHAP, LIME, 기능 중요도, 부분 의존성, 설명 가능성을 위한 주의 시각화를 사용하여 기계 학습 모델을 해석합니다. 출처: aj-geddes/useful-ai-prompts.
ml model explanation 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts --skill ml model explanation 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01