Implementaré shap y lime explainable ai para tu modelo de ml

Tu modelo funciona, pero ¿puedes explicar por qué? Agrego SHAP y LIME explainable AI a tu modelo de aprendizaje automático para que tú, tus revisores o tus partes interesadas puedan ver qué impulsa cada predicción.

Explainable AI es mi enfoque de investigación. Soy K. M. Arafat Islam, fundador y CEO de BuildSign Digital, con 15 artículos publicados en Springer y IEEE, y 4 años de experiencia aplicando SHAP y LIME a datos socioeconómicos reales.

Lo que implemento: gráficos resumen de SHAP, beeswarm, barras, cascada, fuerza y dependencia; explicaciones locales de LIME para predicciones individuales; comparación de importancia de características global vs local; TreeExplainer, KernelExplainer o DeepExplainer según sea necesario; XGBoost, LightGBM, Random Forest, scikit-learn, Keras, PyTorch; modelos tabulares, de texto o de imagen.

Recibes: cuaderno de Python limpio y comentado; figuras de XAI en alta resolución; resumen técnico de lo que muestran las explicaciones.

Implemento y explico XAI para tu modelo; no escribo contenido de investigación en tu nombre. Comparte los detalles de tu modelo, cuaderno y conjunto de datos antes de ordenar para confirmar el alcance.