SHAP

관측성 및 평가 · 부분유료

게임이론 기반 ML 모델 출력 설명

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SHAP는 어떤 AI인가요?

SHAP(SHapley Additive exPlanations)은 게임 이론에 기반해 머신러닝 모델의 출력을 설명하는 방법이다. 고전적 섀플리 값과 그 확장으로 최적의 기여도 배분과 지역 설명을 연결한다. PyPI나 conda-forge로 설치하며, XGBoost·LightGBM·CatBoost·scikit-learn·pyspark 트리 모델에는 빠른 C++ 정확 알고리즘을 쓴다. waterfall·force plot 등으로 각 특징이 예측을 얼마나 밀어 올리거나 내렸는지 시각화한다.

  • 어떤 머신러닝 모델이든 출력 설명
  • 트리 앙상블용 고속 정확 알고리즘(C++)
  • CUDA로 GPU 가속 Tree SHAP
  • waterfall·force plot 시각화
  • 표·텍스트·이미지·유전체 데이터 예제
  • 공정성 지표 설명 개요 문서

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오픈소스판은 무료, SaaS 매니지드판은 사용량/시트 기반 유료 구독

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SHAP와 비슷한 AI (대안)

SHAP와 대안 한눈에 비교

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Captum부분유료0개4개——없음
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LIME부분유료0개4개———

비교한 5개 중 무료로 시작할 수 있는 곳은 0개예요. 요금은 각 공식 페이지 기준이에요.

조합·연결 수는 AI 갤럭시 지도에 정리된 관계 기준(2026-10-26)이며 품질 순위가 아닙니다.

AI 갤럭시 지도에서 본 SHAP

  • 관측성 및 평가 분야 AI 27개 가운데 하나예요.
  • 다른 도구와 연결된 수 4개 — 같은 분야에서 15위예요.

자주 묻는 질문

SHAP, 무료로 쓸 수 있나요?

오픈소스 + 클라우드 매니지드 유료 플랜. 요금은 바뀔 수 있으니 결제 전 공식 사이트에서 확인하세요.

SHAP 대신 쓸 수 있는 AI는?

같은 일을 하는 도구로 Captum, ELI5, InterpretML, LIME 등이 지도에 연결돼 있어요.

SHAP, 한국어로 쓸 수 있나요?

공식 페이지 기준: 없음(영어 등만).

출처(공식 페이지)

공식 페이지에서 확인한 내용(확인일 2026-10-14). 요금·기능은 바뀔 수 있으니 결제 전 공식 사이트에서 다시 확인하세요.

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