在众多研究论文和开源项目中，模型的解释性和可理解性一直是焦点。然而，这些研究和项目大多面向数据专家和训练有素的专业人士。Shapash是一个Python库，旨在通过简化AI模型的动态交互，使AI模型对所有人更加可靠和易于理解。Shapash通过直观的全局和局部合理性可视化，帮助用户更好地理解模型。此外，它还能创建一个Web应用程序，为最终用户和企业家提供大量价值。Shapash支持大多数sklearn、lightgbm、xgboost、catboost模型，并可用于分类和回归任务。它使用Shap后端来计算特征的局部贡献，但也可以替换为其他计算局部贡献的方法。数据科学家可以使用Shapash解释器来调查和排除模型故障，或者部署以提供每次预测的可视化。
Shapash库的目标是展示清晰合理的结果：图表和输出使用每个组件及其模态的标签。它允许数据科学家通过使用Web应用程序快速理解他们的模型，轻松地在全局和局部逻辑之间导航，并查看不同特征如何贡献。Shapash提出了一个简短而清晰的局部解释，允许每个用户，无论他们的数据背景如何，都能理解受控模型的局部预测，这要归功于Shapash的概括和清晰的解释。此外，它还提供了完整的数据科学报告。
Shapash库的一些特点如下：它支持机器学习模型，包括分类（二元或多类问题）和回归问题。它支持许多模型，如Catboost、Xgboost、LightGBM、Sklearn集成、线性模型和SVM。它支持大量编码技术，以处理数据集中的分类特征，如One Hot Encoding、Ordinal Encoding、Base N Encoding、Target Encoding或Binary Encoding等。它还支持SklearnColumnTransformer，包括OneHotEncoder、OrdinalEncoder、StandardScaler、QuantileTransformer或PowerTransformer。Shapash提供了一套可视化工具，可以轻松解释结果，显示易于理解和清晰的结果。它与Lime和Shap兼容，使用Shap后端只需几行代码即可显示结果。它提供了许多参数选项，以便简洁地获得结果。
Shapash库的安装非常简单，可以使用以下代码进行安装：pip install shapash。对于Jupyter笔记本，如果想看到内联图表，那么除了上述命令外，还需要使用另一个命令：pip install ipywidgets。
本节将通过使用“房价预测”数据集来探索Shapash。这是一个回归问题，需要预测房价。首先，分析数据集，包括单变量和双变量分析，然后使用特征重要性、特征贡献、局部和比较图表进行模型可解释性分析，然后是模型性能，最后是WebApp。