SHAP-IQ 패키지를 사용하면 Shapley Interaction Indices (SII)를 활용하여 머신러닝 모델에서 특성 상호작용을 시각적으로 파악할 수 있다. 기존 Shapley values의 기초를 바탕으로 구축된 이 패키지는 개별 특성의 기여를 설명하는 데 탁월하지만 특성 간의 상호작용을 포착하지 못하는 한계가 있다. 이에 SII를 활용하면 모델 내 특성들 간의 상호작용을 더 잘 이해하고 시각화할 수 있다. 이 튜토리얼은 머신러닝 모델의 특성 상호작용에 대한 통찰력을 높이고자 하는 사람들을 위해 유용한 정보를 제공한다.

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