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.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.
Gratis · senza carta · disdici quando vuoiUn approccio di teoria dei giochi per spiegare l'output di qualsiasi modello di machine learning.
shap ha 25.7k 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.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://opensourceai.tech/project/shap-shap.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.