shap
Über
Modellinterpretierbarkeit und -erklärbarkeit mit SHAP (SHapley Additive exPlanations). Nutzen Sie diese Fähigkeit, um Vorhersagen von Machine-Learning-Modellen zu erklären, Feature-Importance zu berechnen, SHAP-Diagramme (Waterfall, Beeswarm, Balken, Streuung, Force, Heatmap) zu generieren, Modelle zu debuggen, Modellverzerrungen oder Fairness zu analysieren, Modelle zu vergleichen oder erklärbare KI zu implementieren. Funktioniert mit baumbasierten Modellen (XGBoost, LightGBM, Random Forest), Deep Learning (TensorFlow, PyTorch), linearen Modellen und beliebigen Black-Box-Modellen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add K-Dense-AI/claude-scientific-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skillsgit clone https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills.git ~/.claude/skills/shapKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
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