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Ein spieltheoretischer Ansatz zur Erklärung der Ausgaben eines beliebigen maschinellen Lernmodells.

von shap · GitHub
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deep-learningexplainabilitygradient-boostingMITJupyter Notebook
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Verstehen Sie, wie maschinelle Lernmodelle Entscheidungen treffen, indem Sie eine spielbasierte Erklärungsmethode verwenden.

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Ein spieltheoretischer Ansatz zur Erklärung der Ausgaben eines beliebigen maschinellen Lernmodells.

shap hat 25.6k Sterne auf GitHub. Es wurde 3.7k-mal geforkt. shap ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2016 aktiv entwickelt. shap ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: deep-learning, explainability, gradient-boosting, interpretability.

Frequently asked questions

Was ist shap?

Ein spieltheoretischer Ansatz zur Erklärung der Ausgaben eines beliebigen maschinellen Lernmodells.

Ist shap Open Source?

shap ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.

Ist shap kostenlos?

Ja. shap ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.

Unter welcher Lizenz steht shap?

shap ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.

In welcher Sprache ist shap geschrieben?

shap ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.

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