Add customization for parameters:
- each parameter should have a name and description;
- each parameter should have a possibility to have different descriptions based on it's SHAP value;
- top-contributing parameters should be cut off not just by number, but also by a SHAP threshold.
Implement whatever this is:
Значит сейчас f(x)->y , а потом shap(x, f, y)->s
А вот теперь еще есть набор функций g_i
g_i(s)->sq_i
Которые по shap конструируют какие то новые shap. У каждого нового признака есть название, описание и может еще какая то инфа (ну как df задается или список из df_i для g_i).
Вот значит в llm хотим отправить инфу по каждому из этих новых shap и повышенный он или пониженный или в норме. Порог нормы -th<sq<th, th по умолчанию 1
Add customization for parameters:
Implement whatever this is:
Значит сейчас f(x)->y , а потом shap(x, f, y)->s
А вот теперь еще есть набор функций g_i
g_i(s)->sq_i
Которые по shap конструируют какие то новые shap. У каждого нового признака есть название, описание и может еще какая то инфа (ну как df задается или список из df_i для g_i).
Вот значит в llm хотим отправить инфу по каждому из этих новых shap и повышенный он или пониженный или в норме. Порог нормы -th<sq<th, th по умолчанию 1