前言：机器学习很大一个问题是可解释性较差，虽然在RandomForest、LightGBM等算法中，均有feature_importance可以展现模型最重要的N个特征，但是对于单个样本来说情况可能并不与整体模型一致，所以就需要使用SHAP等算法将每个样本中不同特征的贡献度用数值展现出来。准备工作：首先还是需要传统的数据清洗、建模等，记得安装和导入shap库pip install shap注：我安
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2024-06-03 09:09:22
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解释一个机器学习模型是一个困难的任务，因为我们不知道这个模型在那个黑匣子里是如何工作的。但是解释也是必需的，这样我们可以选择最佳的模型，同时也使其健壮。Shap 是一个开源的 python 库，用于解释模型。它可以创建多种类型的可视化，有助于了解模型和解释模型是如何工作的。在本文中，我们将会分享一些 Shap 创建的不同类型的机器学习模型可视化。我们开始吧… 文章目录技术提升安装所需的库导入所需库
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2023-12-31 15:21:11
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目录1、 Python中模块的导入2、数学库-math3、时间库-time4、随机数库-random5、集合扩展库-collectionsPython中的模块其实就是一个python文件，该文件中可以定义多个类、函数、变量等。模块名称就是不包含后缀的文件名。通常同一文件内的代码具有高内聚特点，不同文件之间的代码具有低耦合特点，不同模块间可相互调用，从而实现代码的复用。1、 Python中模块的导入
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2024-02-17 08:13:22
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# Python安装shap包
在使用Python进行数据分析和机器学习的过程中，我们经常会用到各种各样的包来帮助我们完成任务。而shap（SHapley Additive exPlanations）是一个非常有用的包，它可以帮助我们解释模型的预测结果。本文将介绍如何安装shap包，并提供一些代码示例来帮助读者更好地理解和使用这个包。
## 安装shap包
要安装shap包，我们可以使用Py
原创
2023-09-10 03:28:57
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文章目录四、实例4.1 px的折线图4.1.1 加拿大的预期寿命4.1.2 带有列编码颜色的折线图4.1.3 Dash中的折线图4.1.4 折线图中的数据顺序4.1.5 连通散点图4.1.6 带标记的折线图4.1.7 symbol参数可用于将数据字段映射到标记符号4.1.8 日期轴上的折线图4.1.9 Sparklines with Plotly Express4.2 go.Scatter的折线图
详解Python的可解释机器学习库：SHAPSHAP介绍SHAP的用途SHAP的工作原理解释器Explainer局部可解释性Local Interper单个prediction的解释多个预测的解释获取单个样本的Top N个特征值及其对应的SHAP值全局可解释性Global Interpersummary_plotFeature ImportanceInteraction Valuesdepend
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2023-11-02 00:17:53
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# 手动安装 Python Shap 包的科普文章
在数据科学和机器学习领域，模型解释性越来越受到重视。SHAP（SHapley Additive exPlanations）作为一种强大的解释模型，帮助我们理解模型的预测结果。本文将详细介绍如何手动安装 Python 的 SHAP 包，并通过实际代码示例帮助大家理解其使用方法。最后，我们还将通过序列图和饼状图进一步分析 SHAP 包的工作原理。
matplotlib.pyplot工具包总结1 基础绘图1.1 基础绘图模块导入1.2 空白图绘制1.2.1 空白图绘制方法一1.2.2 空白图绘制方法二1.3 图形绘制线的修改1.3.1线条颜色设置1.4 坐标轴设置1.4.1 坐标轴名称1.4.2 刻度设置1.4.3 坐标轴的隐藏1.4.4 原点设置1.5 图例1.5.1 图例名称1.5.2 图例位置1.6 图表标签1.7 三维显示色条2 绘
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2024-03-05 17:49:48
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突然发现这篇文章居然被百度文库给盗了, 举报侵权还要我自己打印保证函, 最逗的是, 上传保证函图片还要求开启flash, 其心昭然若揭.目录安装使用示例shap.kmeansshap_values()KernelExplainer返回值使用KernelExplainer源码注释Parameters参数summary_plot函数说明核心代码可视化SHAP医学解释相关论文Python包:h
# 如何找到SHAP包的位置
在Python中，有时候我们需要找到安装的包的位置，特别是当我们想在代码中引用这些包时。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一个用于解释机器学习模型预测的Python包，它提供了一种基于Shapley值的方法来解释模型的预测结果。
如果我们想找到SHAP包的位置，可以通过以下代码来实现：
```python
import sh
原创
2024-02-24 06:04:45
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或者在 shell 命令提示符下执行如下命令：sed -ri 's/^#readline/readline/' Modules/Setup.dist
sed -ri 's/^#(SSL=)/\1/' Modules/Setup.dist
sed -ri 's/^#(_ssl)/\1/' Modules/Setup.dist
sed -ri 's/^#([\t]*-DUSE)/
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2024-08-22 14:11:15
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### 实现“shap python”流程
首先，我们来看一下实现“shap python”的流程。具体步骤如下：
```mermaid
flowchart TD
A[了解shap库] --> B[安装shap库]
B --> C[导入shap库]
C --> D[准备数据]
D --> E[构建机器学习模型]
E --> F[解释模型的预测结果]
``
原创
2023-09-29 03:58:09
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# 如何实现 Python SHAP
## 1. 流程概述
在实现 Python SHAP 过程中，我们可以按照以下步骤进行操作：
```mermaid
erDiagram
PARTICIPANT as 开发者
PARTICIPANT as 小白
开发者 -> 小白: 教学
```
1. 安装 SHAP 库
2. 准备数据
3. 训练模型
4. 解释模型结果
##
原创
2024-04-05 03:47:29
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文章目录一、前言二、模块安装三、图片美化1、祛痘2、词云——我不只是一张图3、风格迁移——努力变成你喜欢的样子4、图中图——每一个像素都是你5、切换背景——带你去旅行6、九宫格——一张照片装不下你的美7、图片二维码——冰冷的图里也饱含深情 一、前言Python中有许多用于图像处理的库，像是Pillow，或者是OpenCV。而很多时候感觉学完了这些图像处理模块没有什么用，其实只是你不知道怎么用罢了
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2023-10-27 19:31:24
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Python中的模块和包的导入1.model和package:一个.py文件就称为一个model，包是一个文件夹，其中包含__init__.py文件和其他.py文件，或其他子包2.模块的导入：使用import 模块名。包的导入可以使用import 或from import 导入3.使用import a,b,c可以同时导入多个模块或包4.使用 as可以改变导入模块的名字 如 i
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2023-10-04 19:39:02
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作者：Samuele Mazzanti导读上一篇文章我们说到SHAP值可以用来对黑盒模型进行解释，具备比简单的逻辑回归更好的实际意义，那么SHAP值到底是什么？有什么实际意义？如何计算？揭开神秘的面纱在上次的文章中，我们看到SHAP值可以用来解释机器学习方法的决策。换句话说，我们使用SHAP来揭开黑箱模型的神秘面纱。到目前为止，我们利用了Python的SHAP库，而没有过多考虑它是如何工作的。足够
文章目录1. 前言2. 随机森林原理3.实现原理3.1并行化训练3.1.1训练函数3.1.2 单进程训练函数生成数据集模块——生成部分数据集单进程训练函数代码3.2 并行化预测3.2.1 预测函数3.2.2 单进程预测函数4. 并行化结果分析5. 源码参考资料1. 前言Python其实已经实现过随机森林， 而且有并行化的参数n_jobs 来设置可以使用多个可用的cpu核并行计算。n_jobs :
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2024-08-20 17:42:00
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摘要：导入模块、导入包、编程规范
以My_module为例，My_module的代码如下：
__all__ = ['name','read']
print('in mymodule')
name = '帅锅'
def read():
print('in read',name)
def read2():
print('in read2',name)
if __name
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2024-07-25 16:44:39
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前言 本文介绍了python中的包结构和导入的相对路径等包的基础问题.1.包导入 python代码的目录就成为包，因此，这类导入就成为包导入。事实上，包导入是把计算机上的目录变成另一个python命名空间，而属性则对应于目录中所包含的子目录和模块文件。 python代码的目录就成为包，因此，这类导入就成为包导入。事实上，包导入是把计算机上的目录变成另一个python命
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2023-08-09 16:26:22
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python 相对路径导入包 这个是参考网上的做法，终于成功学会 核心思想：python在运行脚本的时候，会把当前路径设为main，无法通过相对路径访问上级目录，仅可访问当前目录及其子目录问题引入 在构建python项目时，总是想import当前项目下的某些文件，有的时候我们的引入没有问题。 如上图，我们要运行dir_1目录下dir_1_run.py文件，如果该文件import
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2023-08-05 13:31:27
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