目录IntroductionIntroductionSHAP(ShapleyAdditiveExplanations)是基于博弈论的shapley值，来衡量各个特征对模型预测值的贡献度。那么什么是shapley值，SHAP又是如何使用它来解释模型的呢？ShapleyValuesShapleyvalues是LloydShapley提出的，主要是为了解决以下问题：If

一、引言LocalInterpretableModel-agnosticExplanations(LIME)技术作为一种局部可解释性方法，能够解释机器学习模型的预测结果，并提供针对单个样本的解释。通过生成局部线性模型来近似原始模型的预测，LIME技术可以帮助用户理解模型在特定样本上的决策过程，提高模型的可解

第一次做学习笔记，也是方便归纳材料方法1.什么是shapSHAP，即ShapleyAdditiveexPlanations，是一个用于解释机器学习模型输出的Python库。基于博弈论中的Shapley值理论，模型解析得到的shapvalue需要满足可加性（additivity）性质，将模型的预测值解释为二元变量的线性函数，来理解每个

AUnifiedApproachtoInterpretingModelPredictionstrustingapredictionortrustingamodel如果⼀个机器学习模型运⾏良好，为什么我们仅仅信任该模型⽽忽略为什么做出特定的决策呢？诸如分类准确性之类的单⼀指标⽆法完整地描述⼤多数实际任务。当涉及到预测模型时，需要作

AI模型的自我追溯能力测试通常是指评估模型在生成输出时，是否能够提供关于其决策过程的详细信息。这种能力对于理解模型的行为、解释其预测结果以及提高模型的透明度和可解释性至关重要。以下是一些建议的方法来测试AI模型的自我追溯能力：特征重要性分析：通过计算模型在训练过程

importsklearnfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearnimportpreprocessingimportcsvimportnumpyas

类别： StructuralPattern问题： 在不改变接口的前提下增加额外的服务方案：   示例：publicclassDecoratorPatternDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){Shapecircle=newCircle();ShaperedCircle=newRedShapeDecorator(newC

Shap-E是由OpenAI最近推出的3D生成模型，使用者可以通过简单的文字或图像进行三维模型的生成，OpenAI认为相比于点云的生成模型Point-E，Shap-E的收敛更快。本文将展示如何在矩池云上体验3D模型生成。Shap-E：https://github.com/openai/shap-e矩池云：https://matpool.com/1、安装

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【编者按：随着AI模型日益复杂，模型可解释的重要性和挑战日益凸显。通过模型可解释，可以指导特征工程的优化、检测偏差、增强模型使用者对模型的可信度。Anaconda资深数据科学家

灵活调用替换扩充性强继承、引用，重写写一个shap类，有一个方法getArea（），获取图形面积publicclassShap{/***写一个方法获取图形面积*/publicvoid