🧠 SHAP — как понять, что “думает” ваша модель на деревьях решений

Если используешь XGBoost, LightGBM или Random Forest — не обязательно работать вслепую.
SHAP (SHapley Additive exPlanations) помогает объяснить, почему модель приняла то или иное решение.

🔍 В кратком гайде от Machine Learning Mastery разобрано:
• как посчитать вклад каждого признака в конкретное предсказание
• как визуализировать это через summary и waterfall-графики
• как сравнить SHAP с обычной feature importance
• и почему SHAP — это больше, чем просто красивая картинка

📊 Особенно полезно, если работаешь в финтехе, медицине или любой сфере, где важно обосновывать модельные выводы.

📖 Гайд

@machinelearning_books

Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека

🧠 SHAP — как понять, что “думает” ваша модель на деревьях решений

Если используешь XGBoost, LightGBM или Random Forest — не обязательно работать вслепую.
SHAP (SHapley Additive exPlanations) помогает объяснить, почему модель приняла то или иное решение.

🔍 В кратком гайде от Machine Learning Mastery разобрано:
• как посчитать вклад каждого признака в конкретное предсказание
• как визуализировать это через summary и waterfall-графики
• как сравнить SHAP с обычной feature importance
• и почему SHAP — это больше, чем просто красивая картинка

📊 Особенно полезно, если работаешь в финтехе, медицине или любой сфере, где важно обосновывать модельные выводы.

📖 Гайд

@machinelearning_books

hottg.com/machinelearning_books/1022

2.1K viewsJun 6 at 09:00