Shapash is an overlay package for libraries focused on model interpretability. It uses Shap or Lime backend to compute contributions. Shapash builds upon the various steps required to create a machine learning model, making the results more understandable. Shapash is suitable for Regression, Binary Classification or Multiclass problem.

Shapash is an overlay package for libraries dedicated to the interpretability of models. It uses Shap or Lime backend to compute contributions. Shapash relies on the different steps necessary to build a Machine Learning model to make the results understandable. Shapash works for Regression, Binary Classification or Multiclass problems.

Shapash，是一款强大的 Python 库，旨在让数据科学家和分析师能够更轻松地解释和分享模型的预测结果。 github.com/MAIF/shapash. Shapash 适用于回归、二元分类和多类问题。 它与多种型号兼容，包括 Catboost 、 Xgboost 、 LightGBM 、 Sklearn Ensemble 、Linear 型号和 SVM。 Shapash 的特点. 简单易用：即使是缺乏编程和算法基础的用户，也可以轻松上手。 可解释性：通过可视化和简洁的解释，帮助用户理解模型的预测原理。 灵活性：支持多种机器学习框架和 …

Shapash是一个用于机器学习可解释性的包，具有以下特点： 可以生成一个在浏览器中运行的交互界面; 可以选择使用Shap、Lime和acv为后端运行，并进行对比; 具体包含的功能有：特征重要性、局部可解释性、两个特征之间的交互、导出报告等

Shapash is a Python library designed to make machine learning interpretable and accessible to everyone. It offers various visualization types with clear and explicit labels that are easy to understand.

Shapash 是一个 Python 库，用于描述 AI 模型的动态交互。 它希望通过使 AI 模型更加直观，让使用者更加相信模型。 Shapash 对全局和局部合理性进行了直接的可视化。 Shapash 适用于大多数 sklearn、lightgbm、xgboost、 catboost 模型，并可用于分类和回归任务。 它利用 Shap 后端来计算特征的局部贡献度，但是，这可以用其他一些计算局部贡献度的策略代替。 数据科学家可以利用 Shapash 解释器对他们的模型进行调查和故障排除，或者部署以提供每个推测的可视化。 并且 …

2022年5月15日 · Shapash 是一个开源的 Python 库，旨在提供一个简单而强大的工具来可视化和解释机器学习模型的预测结果。 在仪表盘中，你可以查看 模型 的预测结果、 特 征的重要性、 特 征的分布情况等。

2025年3月20日 · Shapash is an overlay package for libraries focused on model interpretability. It uses Shap or Lime backend to compute contributions. Shapash builds upon the various steps required to create a machine learning model, making the results more understandable. Shapash is suitable for Regression, Binary Classification or Multiclass problem.

2024年1月31日 · Shapash 是一个开源的 Python 库，由法国 MAIF 公司开发和维护。它旨在提供一种简单而有效的方式来解释和可视化机器学习模型的预测结果。Shapash 的目标是使模型的可解释性变得容易，从而增强模型的可信度，并帮助决策者更好地理解模型的预测。 安装 Shapash 库

Shapash is a Python library dedicated to the interpretability of Data Science models. It provides several types of visualization that display explicit labels that everyone can understand. Data Scientists can more easily understand their models, share their results and easily document their projects in a html report.