Skip to main content

> ML_KUTUPHANE // SHAP_v1.0

SHAP

Scott Lundberg / SHAP Community — Oyun kuramı tabanlı sektör standardı makine öğrenimi açıklanabilirlik ve öznitelik ilişkilendirme çatısı.

privacy-security-optimizationv0.46.0MITqualified
Resmi DokümantasyonKaynak Kod Deposu

Model Eğitimi (Training)

Desteklenmiyor

Bu kütüphane optimize edilmiş bir inference motorudur; model eğitimi için kullanılmaz.

Model Sunumu (Inference)

Destekleniyor
Inference Hızlandırıcıları:
CPUCUDA
Hedef Ortamlar (Targets):server

Neleri Sağlar (Ne Yapar)

  • +Etkinlik, simetri, kukla ve toplanabilirlik aksiyomlarını sağlayan oyun kuramı tabanlı Shapley değeri hesaplama
  • +TreeSHAP: ağaç toplulukları (XGBoost, LightGBM, CatBoost, scikit-learn) için tam polinom zamanlı açıklama
  • +Kara kutu modeller için modelden bağımsız KernelSHAP
  • +Zengin etkileşimli JavaScript görselleştirmeleri (özet beeswarm, şelale, kuvvet ve bağımlılık çizimleri)

Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)

  • -Doğrudan tahminleyici modeller eğitme
  • -Aşırı alt örnekleme olmadan KernelSHAP'ı büyük veri kümelerine ölçekleme (kara kutu modellerde üstel karmaşıklık)
  • -Uç mikrodenetleyicilerde çalışma

>Uygun İş Tipleri

  • Mevzuata uygunluk (FCRA/ECOA) için bireysel kredi ve borç ret kararlarını açıklama
  • Doktorlara yapay zeka risk puanlarını gerekçelendiren klinik tanısal açıklamalar
  • Makine öğrenimi modellerinde öznitelik sızıntısını ve sahte korelasyonları ayıklama

>Uygun Olmayan İş Tipleri

  • Açıklama hesaplamasının gecikme bütçelerini aştığı gerçek zamanlı milisaniyelik reklam açık artırmaları
  • Yüksek frekanslı algoritmik ticaret yürütme
Veri Yerleşimi ve İkameti

Yalnızca yerel sunucu belleğinde çalışır. Sıfır veri yerel süreci terk eder.

Güvenlik Değerlendirmesi

İzin verici MIT lisansı. Kurumsal denetim ve uyumluluk hatları için güvenlidir.

Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar

Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:moderate
Operasyon Yükü:low
Maliyet Seviyesi:free-oss
> Bilinen Kısıtlamalar:
  • Derin nöral ağlarda veya karmaşık kara kutu hatlarında KernelSHAP binlerce fonksiyon değerlendirmesi gerektirir, bu da TreeSHAP optimizasyonları olmadan aşırı yavaşlamaya neden olur.

İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)

Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:

thread-pool-exhaustion

> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları

SHAP Documentationofficial-docs • >=0.45.0, <=0.46.x
2026-09-25HIGH