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搜索 SHAP ，共找到 6 条记录

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机器学习模型解释

explaining-machine-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 SHAP、LIME 等可解释性手段分析模型预测结果，揭示关键特征影响，辅助调试模型、确保公平性并向非技术人员阐述模型表现。

Instructor 结构化输出

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Instructor 将 LLM 响应映射为经过 Pydantic 验证的结构化数据，自动重试解析失败、保障类型安全、解析复杂 JSON，并支持多模型流式返回部分结果，适用于构建可靠的结构化输出流程。

SHAP 模型可解释性

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供 SHAP 相关指导，展示如何计算特征重要性、绘制解读图、调试模型、分析偏差与公平性，并对各种模型（树、深度、线性、黑盒）进行解释与比较。

AI形态准备顾问

ai-shaped-readiness-advisor

deanpeters/Product-Manager-Skills

交互式评估工具，判断产品工作是 AI-first 还是 AI-shaped，覆盖 2026 年五项关键产品经理能力，识别成熟度空白，并提出优先培养的 AI 能力建议。

AI研究成果投稿会议指南

ecai-topic-selection

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南旨在帮助研究人员在撰写论文前，决定其AI研究成果最适合投递的顶级学术会议（如ECAI、IJCAI、AAAI等）。它提供了模型替换测试、通用性测试等判断标准，帮助用户判断贡献的性质、适用场景和最佳会议，确保研究成果的最佳定位，提高投稿成功率。

AlphaGenome 变异效应预测

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

查询AlphaGenome Atlas中GRCh38单核苷酸变异的预计算效应（AVI评分、Phred值、18项SHAP归因及各轨道分数），也可按需用AlphaGenome模型对人类和小鼠变异打分或扫描区间，并生成Atlas网站深链，用于非编码调控、剪接等变异效应的优先级排序与机制解读。

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