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机器学习模型解释管理系统是一种系统，用于解释和管理机器学习模型的行为和结果。它提供了一种透明的、可解释的方法，使用户能够了解模型背后的逻辑，包括模型如何作出预测，以及为什么要作出这样的预测。该系统还可以用于管理机器学习模型，包括监控模型的性能、更新模型、优化模型等。这对于许多应用领域非常有用，例如医疗保健、金融服务和社交媒体分析等。
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功能模块更多
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解释结果可视化
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相关性分析
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增强学习分析
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影响因素分析
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机器学习模型评估
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特征重要性分析
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局部解释性模型
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SHAP值分析
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全局特征重要性分析
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局部特征重要性分析
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交互式解释
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可信度分析
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数据可视化
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模型可视化
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SWOT分析
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解释模型比较
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模型预测效果分析
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神经网络分析
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隐因素分析
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数据清洗和预处理
思维导图
- 15年专注企业管理软件开发
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新趋势、新技术
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自适应、云布局
云端H5自适应管理平台；同时支持公有云、私有云、混合云的服务器，支持无限性能拓展
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响应快、加载快
完整的开发框架、调度引擎和丰富的组件、页面样例，降低了运维开发的门槛，极速开发
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兼容好、好转化
实时监控，可视化图形展示及业务健康度分析，用户可定制配置业务的各类数据采集与展示
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重服务、优质量
关注客户满意度，及时反馈和解决问题。与客户建立长久良好的合作关系，共同应对工作中面临的各项挑战。
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好团队、灵活性
众多经验丰富的软件开发工程师、系统维护工程师，售后服务人员，可人员派驻场开发