这是名为 SHAP 的 Linux 应用程序，其最新版本可以下载为 v0.48.0sourcecode.tar.gz。它可以在免费的工作站托管服务提供商 OnWorks 上在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行名为 SHAP 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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夏普
商品描述
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种博弈论方法，用于解释任何机器学习模型的输出。 它使用博弈论中的经典沙普利值及其相关扩展，将最优信贷分配与局部解释联系起来。 虽然 SHAP 可以解释任何机器学习模型的输出，但我们已经为树集成方法开发了一种高速精确算法。 XGBoost、LightGBM、CatBoost、scikit-learn 和 pyspark 树模型支持快速 C++ 实现。 为了了解单个特征如何影响模型的输出，我们可以绘制该特征的 SHAP 值与数据集中所有示例的特征值的关系。 由于 SHAP 值代表特征对模型输出变化的责任，因此下图表示随着 RM（某个区域中每间房屋的平均房间数）变化，预测房价的变化。
功能
- SHAP 可以从 PyPI 或 conda-forge 安装
- 取每个特征的 SHAP 值的平均绝对值以获得标准条形图
- 自然语言示例（变压器）
- SHAP 对自然语言模型有特定的支持
- 使用 DeepExplainer 进行深度学习示例
- Deep SHAP 是深度学习模型中 SHAP 值的高速近似算法
程式语言
Python
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/shap.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
