Pas Scikit-learn Modelinterpretatie aan met SHAP en LIME

description

Maakt het mogelijk voor gebruikers om diepgaand inzicht te krijgen in complexe Scikit-learn modellen door geavanceerde interpreteerbaarheidstechnieken (SHAP en LIME) toe te passen, wat leidt tot meer vertrouwen, betere debugging en communicatie van modelgedrag. Deze prompt onderscheidt zich door de focus op geavanceerde uitlegbare AI integratie boven standaard feature importance of visualisatiemethoden.

prompt

Help me de modelinterpretatie aan te passen voor mijn Scikit-learn machine learning model met behulp van SHAP en LIME. Datasetbeschrijving: <beschrijf je dataset> Gekozen Scikit-learn algoritme: <kies het Scikit-learn algoritme> Huidige modelgegevens: <gee ...

try_prompt

Beschrijf je dataset, inclusief type features en target variabele

Specificeer het Scikit-learn algoritme dat je hebt gebruikt voor het model

Geef hyperparameters en feature informatie van je model

disclaimerOnPageApi