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Julia 语言 SHAP值计算与应用

摘要

摘要:SHAP(SHapley Additive exPlanations)值是一种解释机器学习模型预测结果的方法,它通过将模型预测分解为多个特征对预测的贡献来提供可解释性。本文将探讨如何使用 Julia 语言进行

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Haskell 语言 模型可解释性SHAP值计算实战

摘要

Haskell 语言模型可解释性:SHAP值计算实战 在机器学习领域,模型的预测能力往往被高度重视。随着模型复杂度的增加,其可解释性却逐渐降低。为了解决这一问题,SHAP(SHapley Additive exP