Modellinterpretierbarkeit und Erklärbarkeit unter Verwendung von SHAP (SHapley Additive exPlanations). Verwenden Sie diese Fähigkeit bei der Erklärung von Vorhersagen maschineller Lernmodelle, der Berechnung von Merkmalswichtigkeit, der Generierung von SHAP-Diagrammen (Wasserfall-, Bienenwarm-, Balken-, Streu-, Kraft-, Heatmap), dem Debuggen von Modellen, der Analyse von Modellbias oder Fairness, dem Vergleich von Modellen oder der Implementierung erklärbarer KI. Kompatibel mit baumbasierten Modellen (XGBoost, LightGBM, Random Forest), Deep Learning (TensorFlow, PyTorch), linearen Modellen und beliebigen Black-Box-Modellen.
Schnelle Integration in Ihren Workflow mit minimaler Einrichtung
Aktive Open-Source-Community mit kontinuierlichen Updates
MIT/Apache-Lizenz für kommerzielle und private Nutzung
Anpassbar und erweiterbar nach Ihren Bedürfnissen
Laden Sie die Skill-Datei aus dem Quell-Repository herunter oder kopieren Sie sie
Platzieren Sie die Skill-Datei im Skills-Verzeichnis von Claude (normalerweise ~/.claude/skills/）。
Starten Sie Claude neu oder führen Sie den Reload-Befehl aus, um die Skill zu laden
Tipp: Lesen Sie die Dokumentation und den Code vor der ersten Verwendung sorgfältig durch, um die Funktionalität und Berechtigungsanforderungen zu verstehen
Alle Skills stammen aus der Open-Source-Community und bewahren die Urheberrechte der ursprünglichen Autoren
K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/shap/SKILL.mdBewährte Vorteile und messbare Wirkung
Halbieren Sie die Zeit zur Bestätigung der Zielaktivität mit schnellen Verbundabfragen.
Verdreifachen Sie die Geschwindigkeit bei der Identifizierung vielversprechender Leitsubstanzen durch strukturierten Datenzugriff.
Senken Sie die Experimentalkosten, indem Sie Verbindungen mit einer höheren vorhergesagten Erfolgsrate priorisieren.
Perfekt für diese Szenarien
Entdecken Sie hochaffine Inhibitoren für spezifische Proteinziele mithilfe von Bioaktivitätsdaten.
Analyse der Struktur-Wirkungs-Beziehungen zur Optimierung von Leitverbindungen für die Arzneimittelentwicklung.
Bibliotheken von Molekülen auf gewünschte pharmakologische Eigenschaften und Aktivitätsprofile screenen.
Bestehende Medikamente mit potenzieller Wirksamkeit gegen neue Krankheitsziele identifizieren.