Interpretabilidad de Modelos con SHAP
Guia completa para explicar predicciones de modelos de machine learning usando SHAP (SHapley Additive exPlanations), con soporte para modelos de arboles, redes neuronales, modelos lineales y cualquier modelo de caja negra. Incluye visualizaciones, flujos de trabajo de debugging, analisis de sesgo y despliegue en produccion.
Descarga abierta · sin registro · para Python, Jupyter, MLflow
// qué_hace
Explica predicciones de modelos ML calculando y visualizando valores SHAP por caracteristica para cualquier tipo de modelo.
// cómo_lo_hace
Selecciona el explainer optimo segun el tipo de modelo (TreeExplainer, DeepExplainer, LinearExplainer, KernelExplainer) y genera graficos de importancia global e individual (beeswarm, waterfall, bar, scatter, force, heatmap).
// ejemplo_de_uso
Cuando tu modelo predice algo inesperado y necesitas saber qué variables lo causan para justificarlo o corregirlo. Ej.: explicar por qué el modelo rechazó un crédito mostrando el peso exacto de cada variable para ese cliente.
// plataformas
// opiniones_de_la_comunidad
Opiniones
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// pase_cultiva_ia
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