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内容提要
Shapash是一个开源工具包，旨在通过交互式视觉报告向非技术受众解释机器学习模型的预测。它兼容常见的Python ML库，支持生成可分享的报告，适用于金融风险和信用评分等场景，促进数据科学家与业务团队的沟通。
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关键要点
- Shapash是一个开源工具包，旨在通过交互式视觉报告向非技术受众解释机器学习模型的预测。
- Shapash兼容常见的Python机器学习库，如scikit-learn、XGBoost和LightGBM。
- Shapash生成可分享的报告，结合特征重要性和局部解释，促进数据科学家与业务团队的沟通。
- Shapash的主要功能包括生成可浏览的图形报告、支持多模型兼容性、易于使用的API和示例，以及提供全局和局部视图。
- Shapash适用于需要向业务团队解释模型决策的场景，如金融风险、信用评分、市场分析和合规审计。
- Shapash技术上基于Python，利用SHAP等解释库计算特征贡献，并强调与主流特征工程管道的轻量级集成。