细分：个别预测的模型不确定性解释

用于分解黑盒预测的模型无关工具。分解表显示了每个变量对最终预测的贡献。分解图以简洁的图形方式显示变量贡献。此包适用于二进制分类器和一般回归模型。

版本：	0.2.2
取决于：	R（≥3.0）
进口：	ggplot2
建议：	针织物,rmarkdown公司,e1071号,内核实验室,xgboost公司,插入符号,随机森林,DALEX公司,护林员,测试那个
出版：	2024-03-11
作者：	Przemyslaw Biecek【aut，cre】，Aleksandra Grudziaz（亚历山德拉·格鲁齐亚兹）
维护人员：	Przemyslaw Biecek<przemyslau.piecek at gmail.com>
错误报告：	https://github.com/pbiecek/breakDown/issues
许可证：	GPL-2型
网址：	https://pbiecek.github.io/breakDown/
需要编译：	不
引用：	细分引文信息
材料：	新闻
CRAN检查：	细分结果

文档：

参考手册：	breakDown.pdf
渐晕图：	插入符号的模型无关分解图 广义线性模型的分解图 线性模型的分解图 randomForest的模型无关分解图 ranger的模型无关分解图 SVM模型的模型无关分解图 xgboost的模型无关分解图

下载：

包源：	分解_0.2.2.tar.gz
Windows二进制文件：	r-预发布：breakDown_0.2.2.zip，r版本：breakDown_0.2.2.zip，r-oldrel：breakDown_0.2.2.zip
macOS二进制文件：	r-prerel（arm64）：breakDown_0.2.2.tgz，r-release（arm64）：breakDown_0.2.2.tgz，r-oldrel（arm64）：breakDown_0.2.2.tgz，r-prerel（x86_64）：breakDown_0.2.2.tgz，r-release（x86_64）：breakDown_0.2.2.tgz
旧来源：	分解存档

反向依赖关系：

反向进口：

居住,模型向下

链接：

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