shap
Un approccio di teoria dei giochi per spiegare l'output di qualsiasi modello di machine learning.
Comprendi come i modelli di machine learning prendono decisioni utilizzando un metodo di spiegazione basato su giochi.
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Gratis · senza carta · disdici quando vuoiUn approccio di teoria dei giochi per spiegare l'output di qualsiasi modello di machine learning.
shap ha 25.6k stelle su GitHub. È stato forkato 3.7k volte. shap è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2016. shap è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: deep-learning, explainability, gradient-boosting, interpretability.
Che cos'è shap?
Un approccio di teoria dei giochi per spiegare l'output di qualsiasi modello di machine learning.
shap è open source?
shap è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
shap è gratuito?
Sì. shap è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è shap?
shap è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto shap?
shap è scritto principalmente in Jupyter Notebook.
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[](https://olud.ai/project/shap-shap.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.