# SHAP机器学习分析科普文章
在现代机器学习中，模型的可解释性变得越来越重要。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种强大的工具，旨在为复杂模型提供可解释的输出。它基于博弈论中的Shapley值，将每个特征对模型预测的贡献量化，帮助用户理解模型决策背后的原因。
## SHAP的基本原理
SHAP值的核心思想是将一个复杂模型的输出拆分为每个特征的贡献。通
原创
2024-09-01 05:38:26
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在进行数据分析和机器学习时经常用到shap，本文对shap相关的操作进行演示。波士顿数据集。
# MATLAB中进行机器学习Shap分析
## 引言
在机器学习领域中，Shap（SHapley Additive exPlanations）分析是一种解释模型预测结果的方法。它通过计算每个特征对预测结果的贡献度来解释模型的输出。本文将指导刚入行的开发者如何在MATLAB中实现机器学习Shap分析。
## 步骤概览
以下是在MATLAB中进行机器学习Shap分析的步骤概览：
| 步骤
原创
2024-01-26 09:15:31
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主（以下）：机器人操纵, 1 部分: 运动学Posted by Christoph Hahn, April 11, 2018在这篇博文中,塞巴斯蒂安. 卡斯特罗将用 MATLAB 和仿真来讨论机器人操作。这部分将讨论运动学, 接下来的部分将讨论动力学.– –机器人机械臂速成课程让我们从运动学和动力学的快速比较开始。运动学是对运动的分析而不考虑力。在这里, 我们只需要几何性质,
一般的机器学习的实现大致都是这样的步骤： 1.准备数据，包括数据的收集，整理等等 2.定义一个学习模型（learning function model），也就是最后要用来去预测其他数据的那个模型 3.定义损失函数（loss function），就是要其做优化那个，以确定模型中参数的那个函数。 4.选择一个优化策略（optimizer），用来根据损失函数不断优化模型的参数。 5.根据训练数据（tra
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2024-07-15 10:48:17
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# 理解SHAP：计算机器学习模型的特征重要性
在机器学习中，特征重要性对于理解模型的决策过程至关重要。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种有效的解释机器学习模型输出的方法。本文将带你学习如何使用Python实现SHAP并计算特征的权重。
## 一、实现流程
在开始之前，让我们先了解实现SHAP的基本步骤。下表总结了整个过程：
| 步骤
一：ID3算法的学习决策树的ID3算法：基本的ID3 算法通过自顶向下构造决策树来进行学习。构造过程是从“哪一个属性将在树的根结点被测试？”这个问题开始的。为了回答这个问题，使用统计测试来确定每一个实例属性单独分类训练样例的能力。（1）分类能力最好的属性被选作树的根结点的测试。（2）然后为根结点属性的每个可能值产生一个分支，并把训练样例排列到适当的分支（也就是，样例的该属性值对应的分支）之下。（3
1.到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比 下面是一些关键点：Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。
Python是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I'm a string"这样的代码，程序不会报错。
Pyth
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2024-07-09 22:19:16
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# 实现“非机器学习的SHAP解释”教程
## 介绍
欢迎来到本教程！在这里，我将向你展示如何实现“非机器学习的SHAP解释”，让你能够更好地理解模型的预测结果。作为一名经验丰富的开发者，我将会一步步地指导你完成整个过程。
## 流程概述
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程。下面是一个表格展示了每个步骤及其对应的操作：
```mermaid
erDiagram
|步骤|操作|
原创
2024-03-07 05:10:59
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# 如何实现“机器学习 shap 面试题”
## 一、流程
### 步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 构建机器学习模型 |
| 3 | 解释模型结果使用 SHAP |
| 4 | 分析 SHAP 值 |
## 二、具体步骤及代码
### 步骤 1：准备数据集
在这一步中，我们需要准备数据集，包括特征和目标变量。
``
原创
2024-03-21 06:59:09
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%二维空间位姿
% 二维空间位姿描述
t1=SE2(1,2,30*pi/180); %SE2计算平移旋转矩阵
trplot(t1,'frame','1','color','b');
axis([0 5 0 5]);t2=SE2(2,1,0);
hold on;
trplot2(t2,'frame','2','color','r');t3=t1*t2;
hold on;
t
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2024-08-13 16:35:51
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# 教你实现机器学习模型黑匣子 SHAP
在机器学习领域，模型的可解释性是一个重要的课题。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种有效的解释模型预测的方法。下面的文章将为你介绍如何使用 SHAP 来解释你的机器学习模型。
## 整体流程
首先，了解整个流程是非常重要的。以下是使用 SHAP 的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-20 09:04:52
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作者 | 王小贱（被编程耽误的设计师，热爱产品的数据民工）《深度学习的可解释性研究》系列文章希望能用尽可能浅显的语言带领大家了解可解释性的概念与方法，以及关于深度学习可解释性工作的研究成果。本文是该系列的第一部分。01深度学习的可解释性研究（一） 让模型具备说人话的能力▌可解释性是什么？广义上的可解释性指在我们需要了解或解决一件事情的时候，我们可以获得我们所需要的足够的可以理解的信息。比
SHAP 是机器学习模型解释可视化工具。在此示例中，使用 SHAP 计算使用 Python 和 scikit-le
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2022-06-04 00:08:17
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计算机编程语言可用于将指令传达给计算机。下面可能是史上最全编程语言列表，我将它们分为以下几类，你掌握了哪些？
计算机编程语言可用于将指令传达给计算机。下面可能是史上最全编程语言列表，我将它们分为以下几类，你掌握了哪些？解释型编程语言函数式编程语言编译型编程语言过程式编程语言脚本编程语言标记编程语言基于逻辑的编程语言并发编程语言面向对象编程语言解释型编程语
之前一直在网上苦苦寻找各种分类器的代码，直至发现了这篇博文，发现找到了捷径，不过之前的努力也不会白费，之后将研究结果从matlab转为C++时还是有用的。
【引言】
今天突然发现MATLAB 2015a的版本自带了许多经典的机器学习方法，简单好用，所以在此撰写博客用以简要汇总（我主要参考了MATLAB自带的帮助文档）。
MATLAB每个机器学习方法都有
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2024-10-22 21:07:22
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目录引言Additive Feature Attribution Methods加性特征归因法LIMEDeepLIFTLayer-Wise Relevance PropagationClassic Shapley Value Estimation简单属性唯一地决定了可加性特征属性SHAP valuesShapley值SHAP值其他概念预测值的可视化SHAP特征重要度SHAP摘要图SHAP依赖图
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2023-12-01 11:50:17
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机器学习预测模型解释器
R语言实现SHAP分析，预测模型评估
SHAP分析包含我们科研私家菜团队优化开发的SHAP包及模型分析示例代码，保证代码和图表均可以复现。
提供全程。
在今天的博文中，我们要探索机器学习模型的一个重要环节：预测模型的解释性。当我们用复杂的算法建立了一个精准的预测模型时，是否知道它是如何工作的是同样重要的。这正是SHAP分析的用处所在，它将帮助我们深入理解模型的预测逻
之前两篇有专门介绍shap值，可以说非常好用，机器学习模型可解释性进行到底 —— 从SHAP值到预测概率（二）机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一）代码可见：pdd_ice_test.py 文章目录1 部分依赖图（Partial Dependence Plot)1.1 理论解读1.2 如何根据PDP 进行特征筛选2 个体条件期望图（Individual Conditional E
# SHAP深度学习：探索模型解释性
在深度学习领域，模型的解释性是一个重要的研究方向。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种流行的模型解释性方法，它通过计算每个特征对模型预测结果的贡献度来解释模型的决策过程。本文将介绍SHAP在深度学习中的应用，并提供一个简单的代码示例。
## 一、SHAP简介
SHAP是一种基于博弈论的方法，它将模型预测分解为各个特
原创
2024-07-25 09:55:15
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