Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Master ML Model Interpretation with SHAP: A Beginner’s Guide

  • MLWorks
  • 2025-07-15
  • 178
Master ML Model Interpretation with SHAP: A Beginner’s Guide
shapshap pythonshapley valuesmodel interpretabilitymachine learning interpretabilityshap tutorialshap explainabilityinterpreting machine learning modelsshap tabular datashap summary plotshap beeswarm plotshap force plotxgboost shaplightgbm shapshap visualizationsexplain ml modelsshap for beginnersshap model etabular datasetxgboostmodel explainabilitymachine learningdata analysisdata science
  • ok logo

Скачать Master ML Model Interpretation with SHAP: A Beginner’s Guide бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Master ML Model Interpretation with SHAP: A Beginner’s Guide или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Master ML Model Interpretation with SHAP: A Beginner’s Guide бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Master ML Model Interpretation with SHAP: A Beginner’s Guide

In this beginner-friendly guide, we’ll explore model interpretability using SHAP (SHapley Additive exPlanations) on a tabular dataset.

🔍 What you’ll learn in this video:

Why model interpretability is important
How SHAP values explain individual predictions
Visualizing SHAP outputs: beeswarm, force plot, summary, dependence plots
How to apply SHAP to tree-based models (e.g., XGBoost, LightGBM)

💡 Perfect for data scientists and ML engineers working with structured/tabular data who want to gain trust and transparency in model decisions.

🛠️ Tools Used: Python, SHAP, XGBoost, Scikit-learn, Pandas

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]