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Un enfoque de teoría de juegos para explicar la salida de cualquier modelo de aprendizaje automático.

por shap · GitHub
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deep-learningexplainabilitygradient-boostingMITJupyter Notebook
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Entiende cómo los modelos de aprendizaje automático toman decisiones utilizando un método de explicación basado en juegos.

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📄 Acerca de

Un enfoque de teoría de juegos para explicar la salida de cualquier modelo de aprendizaje automático.

shap tiene 25.6k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 3.7k veces. shap está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2016. shap está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: deep-learning, explainability, gradient-boosting, interpretability.

Frequently asked questions

¿Qué es shap?

Un enfoque de teoría de juegos para explicar la salida de cualquier modelo de aprendizaje automático.

¿shap es de código abierto?

shap es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.

¿shap es gratis?

Sí. shap es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está shap?

shap está disponible bajo la licencia MIT.

¿En qué lenguaje está escrito shap?

shap está escrito principalmente en Jupyter Notebook.

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