After outputting the results of the

After outputting the results of the model, the infuence of the input features on the output result should be analyzedreasonably. SHAP, as an explanation method of AI models, has been applied in many felds with good results, indicating machine learning prediction (e.g., XGBoost, LightGBM, etc.) is frst taken as an example

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลังจากส่งออกผลลัพธ์ของแบบจำลองแล้ว ควรวิเคราะห์อิทธิพลของคุณลักษณะอินพุตต่อผลลัพธ์เอาต์พุตอย่างสมเหตุสมผล SHAP เป็นวิธีการอธิบายโมเดล AI ที่ถูกนำไปใช้ในหลายพื้นที่ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ดี โดยระบุว่าการคาดการณ์การเรียนรู้ของเครื่อง (เช่น XGBoost, LightGBM ฯลฯ) ถูกนำมาใช้เป็นตัวอย่างเป็นครั้งแรก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลังจากผลลัพธ์ของโมเดลเอาท์พุทแล้วควรวิเคราะห์ผลกระทบของคุณลักษณะอินพุตต่อผลลัพธ์เอาต์พุต
สมเหตุสมผล SHAP เป็นวิธีการอธิบายแบบจำลอง AI ได้ถูกนำมาใช้ในหลาย ๆ ด้านและมีผลลัพธ์ที่ดีแสดงให้เห็นว่าการคาดการณ์การเรียนรู้ของเครื่องเช่น XGBoost, LightGBM ฯลฯ เป็นตัวอย่างล่าสุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากส่งออกผลลัพธ์ของแบบจําลองแล้วควรวิเคราะห์อิทธิพลของปัจจัยการป้อนข้อมูลต่อผลลัพธ์
อย่างสมเหตุสมผล SHAPเป็นวิธีการตีความแบบจําลองปัญญาได้รับการประยุกต์ใช้ในหลายสาขาและมีผลดีแสดงให้เห็นถึงการคาดการณ์การเรียนรู้ของเครื่อง(เช่นXGBoost,LightGBMและอื่นๆ) ) ไม่ว่าจะเป็น frst เป็นตัวอย่าง