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SHAP与Champion Challenger实战

共计 30 章节
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01
课程导论
SHAP与Champion Chal… · 课程目标 · 学习路径与前置知识
课程导论SHAP
02
模型可解释性基础
为什么需要可解释性 · 全局解释与局部解释 · 可解释性方法分类
模型可解释性基础为什么需要可解释…
03
SHAP原理（上）
博弈论中的Shapley值 · SHAP的核心思想 · 加性特征归因
SHAP原理
04
SHAP原理（下）
SHAP的数学推导 · 效率性 · 对称性
SHAP原理
05
SHAP计算方式
KernelSHAP · TreeSHAP · DeepSHAP
SHAP计算方式
06
SHAP实战准备
Python环境配置 · 安装shap库 · 加载示例数据集（如波士顿房价
SHAP实战准备
07
SHAP基础可视化
force_plot · summary_plot · waterfall_plot的绘制与…
SHAP基础可视化
08
SHAP进阶可视化
dependence_plot · interaction_values · decision_plot的绘制与解…
SHAP进阶可视化
09
SHAP与树模型
使用TreeSHAP解释XGBoos… · LightGBM · 随机森林模型
SHAP树模型
10
SHAP与深度学习
使用DeepSHAP解释神经网络模型…
SHAP深度学习
11
SHAP与线性模型
使用LinearSHAP解释线性回归…
SHAP线性模型
12
SHAP多分类问题
多分类场景下的SHAP解释 · 每个类别的特征贡献分析
SHAP多分类问题
13
SHAP文本模型
使用SHAP解释NLP模型（如BER… · LSTM）的输出
SHAP文本模型
14
SHAP图像模型
使用SHAP解释图像分类模型（如CN…
SHAP图像模型
15
SHAP实战案例1
信贷风控模型解释——特征重要性 · 个体拒绝原因分析
SHAP实战案例1
16
SHAP实战案例2
医疗诊断模型解释——症状贡献度 · 模型可信度评估
SHAP实战案例2
17
SHAP实战案例3
电商推荐系统解释——用户行为特征归因 · 推荐理由生成
SHAP实战案例3
18
Champion Challenger概念
模型迭代中的冠军挑战者机制 · A/B测试与模型对比
ChampionChallenger
19
Champion Challenger流程
候选模型训练 · 评估指标选择 · 统计显著性检验
ChampionChallenger
20
Champion Challenger与SHAP结合
用SHAP解释新旧模型差异 · 特征贡献变化分析
ChampionChallenger
21
模型监控与漂移检测
数据漂移 · 概念漂移 · 使用SHAP监控特征分布变化
模型监控漂移检测
22
SHAP在生产环境部署
模型解释服务化 · API封装 · 实时解释请求处理
SHAP生产环境部署
23
SHAP性能优化
大规模数据下的SHAP加速 · 近似计算 · 特征分组归因
SHAP性能优化
24
SHAP与其他可解释性方法对比
LIME · PDP · ALE
SHAP其他可解释性方法…
25
SHAP的局限性与注意事项
特征相关性影响 · 计算复杂度 · 解释一致性
SHAP的局限性
26
Champion Challenger实战案例1
信用评分模型迭代——从逻辑回归到XG…
ChampionChallenger
27
Champion Challenger实战案例2
推荐系统模型升级——从协同过滤到深度…
ChampionChallenger
28
Champion Challenger实战案例3
风控模型季度迭代——使用SHAP解释…
ChampionChallenger
29
综合项目1
构建一个完整的SHAP解释仪表盘（使…
综合项目1SHAP
30
综合项目2
设计并实现一个Champion Ch… · 集成SHAP解释报告
综合项目2Champion