5.10 SHAP (SHapley Additive exPlanations) | 就是愛看書
![5.10 SHAP (SHapley Additive exPlanations)](https://i.imgur.com/y8QtHep.jpg)
SHAP是由Shapleyvalue啟發的可加性解釋模型。對於每個預測樣本,模型都產生一個預測值,SHAPvalue就是該樣本中每個特徵所分配到的數值。
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Day 27 : 模型解釋Shap - iT 邦幫忙 | 就是愛看書
2021年10月9日 — Shap 最早來源是賽局理論,詳細可以參考wiki。Shap 是將模型的預測解釋分析成每個因子的貢獻,計算每個特徵的shapely value,來衡量該特徵對預測的 ... Read More
机器学习模型可解释性进行到底—— SHAP值理论(一) | 就是愛看書
2022年8月19日 — SHAP构建一个加性的解释模型,所有的特征都视为“贡献者”。 对于每个预测样本,模型都产生一个预测值,SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。 Read More
可解釋AI (XAI) 系列— SHAP | 就是愛看書
2021年7月8日 — 除了這個方法,還可以使用SHAP (SHapley Additive exPlanations)來估計Shapley values,SHAP 將模型的預測值解釋為每個輸入特徵的歸因值之和。換句話說, ... Read More
利用SHAP解释Xgboost模型 | 就是愛看書
SHAP是由Shapley value启发的可加性解释模型。对于每个预测样本,模型都产生一个预测值,SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。 假设第 ... Read More
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SHAP是由Shapley value啟發的可加性解釋模型。對於每個預測樣本,模型都產生一個預測值,SHAP value就是該樣本中每個特徵所分配到的數值。 Read More
SHAP 值的解释,以一种你期望的方式解释给你听 | 就是愛看書
SHAP 值基于Shapley 值,Shapley 值是博弈论中的一个概念。但博弈论至少需要两样东西:一个游戏和一些玩家。这如何应用于机器学习的可解释性?假设我们有一个预测模型, ... Read More
特征重要性之shap value | 就是愛看書
2021年9月26日 — 对于每个预测样本,模型都产生一个预测值,SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。 假设第i个样本为xi,第i个样本的第j个特征为xi,j,模型对第i ... Read More
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《Shapes》凱撒琳 978-957-506-216-3 (平裝, 36面, 20X21公分)
《Shapes》好看嗎?作者authorFelixHong由「凱撒琳」出版,ISBN:978-957-506-216-3(平裝,36面,20X21公分),以下為此書詳細...
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《形塑文本= Shaping text》龍溪國際圖書 978-986-98314-3-7 (平裝, NT$480, 176面, 27公分)
《形塑文本=Shapingtext》好看嗎?作者楊.密登朵普(JanMiddendorp)作;邱喜麗譯由「龍溪國際圖書」出版,ISBN:978-986-98314...