Какие преимущества дает использование shapiq для объяснения модели XGBoost?

Некоторые преимущества использования shapiq для объяснения модели XGBoost:

• Объяснение и визуализация взаимодействия признаков любого порядка в предсказаниях модели. proceedings.neurips.cc Это позволяет глубже понять, как признаки влияют на прогнозы. www.restack.io
• Агностичность к модели. www.restack.io shapiq можно применять к любой модели, что делает его универсальным для различных задач машинного обучения. www.restack.io
• Наличие бенчмаркинга. proceedings.neurips.cc Пакет включает набор для оценки вычислительной производительности в разных доменах, который содержит 11 приложений машинного обучения с предварительно вычисленными играми и истинными значениями. proceedings.neurips.cc
• Наличие твёрдой математической базы. chernobrovov.ru У метода SHAP, который лежит в основе shapiq, есть аксиомы и доказательства. chernobrovov.ru