SHAP (SHapley Additive exPlanations)를 사용한 모델 해석성 및 설명성. 머신러닝 모델 예측 설명, 특성 중요도 계산, SHAP 플롯(워터폴, 비즈스왐, 바, 산점도, 포스, 히트맵) 생성, 모델 디버깅, 모델 편향 또는 공정성 분석, 모델 비교, 설명 가능한 AI 구현 시 이 기술을 사용하세요. 트리 기반 모델(XGBoost, LightGBM, Random Forest), 딥러닝(TensorFlow, PyTorch), 선형 모델 및 모든 블랙박스 모델과 함께 작동합니다.
복잡한 설정 없이 워크플로우에 빠르게 통합
활발한 오픈소스 커뮤니티의 지속적인 업데이트
MIT/Apache 라이선스로 상업적 및 개인적 사용 가능
필요에 따라 사용자 정의 및 확장 가능
소스 리포지토리에서 스킬 파일 다운로드 또는 복사
스킬 파일을 Claude의 스킬 디렉토리에 배치 (일반적으로 ~/.claude/skills/）。
Claude를 재시작하거나 리로드 명령을 실행하여 스킬 로드
팁: 처음 사용하기 전에 스킬의 문서와 코드를 주의 깊게 읽고 기능과 권한 요구사항을 이해하세요
모든 스킬은 오픈소스 커뮤니티에서 제공되며 원 작성자의 저작권을 보존합니다
K-Dense-AI__claude-scientific-skills/scientific-skills/shap/SKILL.md검증된 이점과 측정 가능한 영향
빠른 복합 쿼리로 타겟 활성 확인 시간을 절반으로 줄이세요.
구조화된 데이터 액세스를 통해 유망한 리드 화합물 식별 속도를 3배로 단축합니다.
예측 성공률이 더 높은 화합물을 우선시하여 실험 비용을 절감합니다.
다음 시나리오에 적합
생물 활성 데이터를 사용하여 특정 단백질 표적에 대한 고친화성 저해제를 발견하세요.
약물 개발을 위해 리드 화합물을 최적화하기 위해 구조-활성 관계를 분석합니다.
원하는 약리학적 특성 및 활성 프로파일을 갖는 분자 라이브러리를 스크리닝합니다.
기존 약물 중 새로운 질병 표적에 대한 잠재적 효능을 식별합니다.