이번 튜토리얼에서는 SHAP(Shapley Additive Explanations) 워크플로우를 통해 기계 학습 모델을 해석하는 실용적인 프레임워크를 구현합니다. 기본적인 특징 중요도 플롯을 넘어, 트리 기반 모델을 훈련시키고 다양한 SHAP 설명자(Tree, Exact, Permutation, Kernel 방법)를 비교하여 모델 인식 및 비인식 접근 방식에서 정확도와 실행 시간이 어떻게 변화하는지를 이해합니다. 이 과정에서 SHAP의 다양한 활용 가능성을 탐구하며, 기계 학습 모델의 해석 가능성을 높이는 방법을 제시합니다.

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