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 beenapplied in many felds with good results, indicating machine learningprediction (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 เป็นวิธีการอธิบายรูปแบบปัญญาประดิษฐ์
ใช้ในหลาย felds และผลลัพธ์ที่ดีแสดงให้เห็นว่าการเรียนรู้ของเครื่อง
การคาดการณ์ (เช่น XGBoost, LightGBM ฯลฯ ) เป็นตัวอย่างล่าสุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากส่งออกผลลัพธ์ของแบบจําลองแล้วควรวิเคราะห์อิทธิพลของปัจจัยการป้อนข้อมูลต่อผลลัพธ์
อย่างสมเหตุสมผล SHAPเป็นวิธีการตีความแบบจําลองปัญญาประดิษฐ์ได้รับการตีความ
นําไปประยุกต์ใช้ในหลายสาขา และได้ผลดี แสดงให้เห็นว่าการเรียนรู้ของเครื่อง
การคาดการณ์ ( เช่น xgboost , lightgbm เป็นต้น ). ) ไม่ว่าจะเป็น frst เป็นตัวอย่าง