訓練好一個機器學習模型往往只是第一步，最頭痛的其實是向老闆或業務方解釋：為什麼模型給了這個預測結果？面對「黑盒」模型，常常啞口無言。 最近在GitHub 挖掘到一個名為Shapash 的Python 庫，專門致力於讓機器學習模型變得“說人話”，把複雜的演算法邏輯翻譯成可視化的語言。 能直接產生一個互動式的Web 儀表板，不僅清楚展示特徵對模型的影響權重，也支援從全局到局部的深度探索。最關鍵的是，所有圖表都配有清晰的業務標籤，非技術人員也能一眼看懂。 GitHub：https://t.co/WiC2uPKqEK 相容性頗佳，支援Catboost、Xgboost、LightGBM 以及Sklearn 等主流模型架構。 除了視覺化，還能一鍵產生獨立的HTML 稽核報告，甚至提供了生產環境部署的輕量級預測器，透過pip 即可快速安裝使用。 如果你需要經常向非技術團隊報告模型成果，或是需要對模型進行合規審計，這個專案能幫我們省下大量解釋的時間。
