Stelt gebruikers in staat machine learning modellen te bouwen die niet alleen accuraat zijn maar ook interpreteerbaar, wat het vertrouwen vergroot en helpt bij naleving van regelgeving. Het helpt om het modelgedrag en beslissingen beter te begrijpen, wat debugging en communicatie met belanghebbenden verbetert.

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.

Door de belangrijkheid van kenmerken te visualiseren, kun je beter begrijpen welke variabelen het meest bijdragen aan de voorspellingen van je model, wat helpt bij het verbeteren van de modelprestatie en inzichten.