यह SHAP नाम का Linux ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को v0.43.0.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
SHAP विद ऑनवर्क्स नाम के इस ऐप को मुफ्त में ऑनलाइन डाउनलोड करें और चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
Ad
शेप
वर्णन
SHAP (SHapley Additive exPlanations) किसी भी मशीन लर्निंग मॉडल के आउटपुट को समझाने के लिए एक गेम सैद्धांतिक दृष्टिकोण है। यह गेम थ्योरी और उनके संबंधित एक्सटेंशन से क्लासिक शेपली मूल्यों का उपयोग करके स्थानीय स्पष्टीकरण के साथ इष्टतम क्रेडिट आवंटन को जोड़ता है। जबकि SHAP किसी भी मशीन लर्निंग मॉडल के आउटपुट की व्याख्या कर सकता है, हमने ट्री एन्सेम्बल विधियों के लिए एक उच्च गति सटीक एल्गोरिदम विकसित किया है। तेज़ C++ कार्यान्वयन XGBoost, LightGBM, CatBoost, scikit-learn और pyspark ट्री मॉडल के लिए समर्थित हैं। यह समझने के लिए कि एक एकल सुविधा मॉडल के आउटपुट को कैसे प्रभावित करती है, हम उस सुविधा के SHAP मान बनाम डेटासेट में सभी उदाहरणों के लिए सुविधा के मूल्य को प्लॉट कर सकते हैं। चूँकि SHAP मान मॉडल आउटपुट में बदलाव के लिए एक सुविधा की जिम्मेदारी का प्रतिनिधित्व करते हैं, नीचे दिया गया प्लॉट RM (किसी क्षेत्र में प्रति घर कमरों की औसत संख्या) में परिवर्तन के रूप में अनुमानित घर की कीमत में बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है।
विशेषताएं
- SHAP को PyPI या conda-forge से इंस्टॉल किया जा सकता है
- एक मानक बार प्लॉट प्राप्त करने के लिए प्रत्येक सुविधा के लिए SHAP मानों का माध्य निरपेक्ष मान लें
- प्राकृतिक भाषा के उदाहरण (ट्रांसफार्मर)
- SHAP को प्राकृतिक भाषा मॉडल के लिए विशिष्ट समर्थन प्राप्त है
- डीपएक्सप्लेनर के साथ गहन शिक्षण के उदाहरण
- डीप SHAP गहन शिक्षण मॉडल में SHAP मानों के लिए एक उच्च गति सन्निकटन एल्गोरिथ्म है
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
कैटिगरीज
यह एक एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/shop.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टमों में से एक से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।
