Interpretabilidade e explicabilidade de modelos usando SHAP (SHapley Additive exPlanations). Use esta skill para explicar previsões de modelos de machine learning, calcular a importância de features, gerar gráficos SHAP, depurar modelos, analisar viés ou justiça, comparar modelos e implementar IA explicável. É compatível com modelos baseados em árvores.
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SHAP (SHapley Additive exPlanations)
Overview
SHAP is a unified approach to explain machine learning model outputs using Shapley values from cooperative game theory. This skill provides comprehensive guidance for:
Computing SHAP values for any model type
Creating visualizations to understand feature importance
Debugging and validating model behavior
Analyzing fairness and bias
Implementing explainable AI in production
SHAP works with all model types: tree-based models (XGBoost
[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
