Paper：可解释性之SHAP之《A Unified Approach to Interpreting Model Predictions—解释模型预测的统一方法》论文解读与翻译_shap图论文

作者：小丑西瓜9 | 2024-05-15 03:10:02

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Paper：可解释性之SHAP之《A Unified Approach to Interpreting Model Predictions—解释模型预测的统一方法》论文解读与翻译

导读：2017年11月25日，来自华盛顿大学的Scott M. Lundberg和Su-In Lee在《解释模型预测的统一方法》论文中，提出了SHAP值作为特征重要性的统一度量。SHAP可以为每个特征分配一个特定预测的重要性值。它的意义在于解释现代机器学习中大多数的黑盒模型，为效果好的ML模型量化各个特征的贡献度。

《A Unified Approach to Interpreting Model Predictions》论文解读与翻译

Abstract

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