SHAP（SHapley Additive exPlanations）以一种统一的方法来解释任何机器学习模型的输出。 SHAP将博弈论与局部解释联系起来，将以前的几种方法结合起来，并根据预期表示唯一可能的一致且局部准确的加法特征归因方法（详见SHAP NIPS paper 论文）。
虽然SHAP值可以解释任何机器学习模型的输出，但我们已经开发了一种用于树集合方法的高速精确算法（Tree SHAP arXiv paper）。 XGBoost，LightGBM，CatBoost和scikit-learn树模型支持快速C ++实现：
import xgboost
import shap
# load JS visualization code to notebook
shap.initjs()
# train XGBoost model
X,y = shap.datasets.boston()
model = xgboost.train({"learning_rate": 0.01}, xgboost.DMatrix(X, label=y), 100)
# explain the model's predictions using SHAP values
# (same syntax works for LightGBM, CatBoost, and scikit-learn models)
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X)
# visualize the first prediction's explanation (use matplotlib=True to avoid Javascript)
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:], X.iloc[0,:])
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SHAP Tutorial 本文主要介绍： SHAP的原理 SHAP的应用方式 SHAP的介绍 SHAP的目标就是通过计算每个样本中每一个特征对prediction的贡献, 来对模型结果做解释。在合作博弈论的启发下SHAP构建一个加性的解释模型，所有的特征都视为“贡献者”。对于每个预测样本，模型都产生一个预测值，SHAP值就是该样本中每个特征所分配到的数值。 设第 i i i个样本为 x i x_
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XAI之SHAP：SHAP算法(How—每个特征如何重要/解释单个样本的预测)的简介(背景/思想/作用/原理/核心技术点/优缺点)、常用工具库、应用案例之详细攻略 目录 SHAP的简介 0、SHAP算法相关文章 XAI之SHAP：机器学习可解释性之SH
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当我用Theano或Tensorflow训练我的神经网络时，它们会每历元报告一个叫做“损失”的变量。 我该如何解释这个变量呢？更高的损耗是更好还是更差，或者这对我的神经网络的最终性能（准确性）意味着什么？
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机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。
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注： 内容翻译自 data model etcd设计用于可靠存储不频繁更新的数据，并提供可靠的观察查询。etcd暴露键值对的先前版本来支持不昂贵的快速和观察历史事件(“time travel queries”)。对于这些使用场景，持久化，多版本，并发控制的数据模型是非常适合的。 ectd使用多版本持久化键值存储来存储数据。当键值对的值被新的数据替代时，持久化键值存储保存先前版本的键值对。键值存储事
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“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。