黑盒模型實際上比邏輯迴歸更具可解釋性
作者：Samuele Mazzanti 編譯：ronghuaiyang 正文共：3701 字 17 圖 預計閱讀時間：11 分鐘 導讀 如何讓複雜的模型具備可解釋性，SHAP值是一個很好的工具，但是SHAP值不是很好理解，如果能將SHAP值轉化爲對概率的影響，看起來就很舒服了。 在可解釋性和高性能之間的永恆的爭鬥 從事數據科學工作的人更瞭解這一點：關於機器學習的一個老生常談是，你必須在以下兩者之間
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