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#interpretable-machine-learning

Alle Repositories im öffentlichen Register, die dieses Tag tragen — aus ihren GitHub-Topics oder den von ihren Paket-Registries veröffentlichten Schlagwörtern. Die Gesundheit wird nach derselben versionierten Methodik gemessen wie im übrigen Register.

2 Einträge

Getaggt als „interpretable-machine-learning“Geordnet nach Gesundheitsindex

PyPI

91ExzellentGesundheitsindex

mmschlk/shapiq

Shapley Interactions and Shapley Values for Machine Learning

Python · C++★ 78214. Sept. 2026

MIT14. Sept. 2026 · Metriken 2.10.0

PyPI · npm

89ExzellentGesundheitsindex

interpretml/interpret

Fit interpretable models. Explain blackbox machine learning.

C++ · Python★ 6.944↓ 160.2K/Monat17. Sept. 2026

MIT17. Sept. 2026 · Metriken 2.10.0