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Model interpretability via SHAP (Shapley values from game theory). Covers explainer choice (Tree, Deep, Linear, Kernel, Gradient, Permutation), feature attribution, and plots (waterfall, beeswarm, bar, scatter, force, heatmap). Use to explain ML predictions, rank features, debug models, audit fairness, or compare models. Works with tree, deep, linear, and black-box models.
shap-model-explainability 是 ChatHome Skills 收录的 技能 条目，来源为 GitHub Skill Search，质量分 58/100。 # SHAP Model Explainability ## Overview SHAP (SHapley Additive exPlanations) is a unified framework for explaining machine learning model predictions using Shap. 作为 agent 技能，它把一组可复用的任务指令打包成 Codex 和 Claude Code 等 AI 编程 agent 可直接加载的格式，无需为该任务手写胶水代码。 该条目由 ChatHome Skills 的每日抓取从官方 registry 和 GitHub 发现查询中收录，每次运行都会重新核验仓库事实、新鲜度信号和安装元数据。 质量分综合了官方 registry 收录情况、可用安装命令、许可证完整性、仓库活跃度和 GitHub star 趋势，完整算法说明见来源页。安装命令已列于上方，可直接复制使用。 在将 shap-model-explainability 加入生产 agent 工作流前，请核对上方的最近更新日期和仓库状态——下方事实快照是最近一次抓取的时点值。
codex skill install FridrichMethod/awesome-skills运行此命令前，请先核对上游源码。
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基于安装元数据和有界技能正文的自动风险信号，不是完整代码安全审计，也不会递归审查源码或依赖。
# SHAP Model Explainability ## Overview SHAP (SHapley Additive exPlanations) is a unified framework for explaining machine learning model predictions using Shapley values from coop