# 用Python进行SHAP值回归：探索模型可解释性
在机器学习中，模型的可解释性至关重要。SHAP（SHapley Additive exPlanations）值是提供模型输出解释的一种强大工具。通过量化每个特征对模型预测的贡献，SHAP值帮助我们理解模型的决策过程。本文将带你探索如何用Python实现SHAP值回归，并通过代码示例说明其应用。
## 什么是SHAP值？
SHAP值源于博
目录1 SPSS下载与简介2 算例1实现2.1 算例2.2 解答2.3 知识点与分析3 算例2——超详细 1 SPSS下载与简介数学建模【SPSS 下载-安装、方差分析与回归分析的SPSS实现(软件概述、方差分析、回归分析)】2 算例1实现2.1 算例熔喷非织造材料是口罩生产的重要原材料，具有很好的过滤性能，其生产工艺简单、成本低、质量轻等特点，受到国内外企业的广泛关注。但是，由于熔喷非
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2024-07-01 08:22:52
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# Python中的SHAP值
## 简介
在机器学习中，解释模型的结果是很重要的。SHAP（SHapley Additive exPlanations）值是一种用于解释模型的预测结果的方法。它提供了一种方式来衡量每个特征对于预测结果的贡献程度。本文将介绍如何在Python中计算SHAP值。
## SHAP值的计算流程
以下是计算SHAP值的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-10-17 15:30:34
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为什么要使用Boosting？单一模型的预测往往会有缺陷，为了解决复杂的问题，我们需要集成学习通过组合多个模型来提高机器学习的预测性能。视频：Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例假设给定包含猫和其他动物图像的数据集，您被要求构建一个模型，可以将这些图像分为两个单独的类。像其他人一样，您将首先使用一些规则来识别图像，如下所示：图像有尖耳朵：图像判断为猫图像有一
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2024-07-27 11:18:54
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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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机器学习实战-51: 逻辑回归分类算法(Logistic Regression)逻辑回归(Logistic Regression)分类算法属于监督学习算法。常用分类算法包括：逻辑回归(Logistic Regression, LR)、K最近邻(k-Nearest Neighbor, KNN)、朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model, NBM)、隐马尔科夫模型(Hidden Mar
先来了解什么是监督学习首先我们应该明确什么是回归问题。为了更好的理解回归问题我们需要先了解其的所属于的大类监督学习。我们首先来看一下监督学习是怎么做的，监督学习并不是指人站在机器旁边看机器做的对不对，而是下面的流程： 1.选择一个适合目标任务的数学模型 2.先把一部分已知的“问题和答案”（训练集）给机器去学习 3.机器总结出了自己的“方法论” 4.人类把"新的问题"（测试集）给机器，让他去解答这个
现实工作中遇到了xgboost来做基准，原因主要是由于用它来做预测分类效果很理想。后面做深度学习很难能有比他好的。线上往往还是使用的xgboost训练出来的model！参考：目录优势1、正则化2、并行处理3、高度的灵活性4、缺失值处理5、剪枝6、内置交叉验证7、在已有的模型基础上继续参数params参数形式XGBoost的参数通用参数1、booster[默认gbtree]2、silent[默认0]
(一)、原点回归指令：ZRN 首先以S1的速度快速运动，当到近点S3后切换到爬行速度S2，D为输出。只能在原点的正方向才能使用原点回归指令，在反向是不能使用ZRN指令的。2、原点回归指令ZRN运行过程 3、原点回归指令ZRN，速度变化过程及清零信号说明 1)Y0脉冲输出端的清零信号选择(1)M8341=ON；清零信号有效M8464=OFF；清零信号输出端固定有效
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2024-04-29 22:04:19
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这个专栏主要是用来分享一下我在
机器学习中的
学习笔记及一些
感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎
私信或者
评论区留言！这一篇就更新一下《
白话机器学习中的数学——逻辑回归》！
什么是逻辑回归算法基于概率的模式识别算法,虽然名字中带"回归",但实际上是一种分类方法,在实际应用中,逻辑回归可以说是应用最广泛的机器学习算法之一。
案例
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2024-10-26 10:13:37
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1、主要内容 介绍提升树模型以及梯度提升树的算法流程 2、Boosting Tree 提升树模型采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分步算法，同时基函数采用决策树算法，对待分类问题采用二叉分类树，对于回归问题采用二叉回归树。提升树模型可以看作是决策树的加法模型： 其中T（）表示决策树，M为树的个数， Θ表示决策树的参数； 提升树算法采用前向分部算法。首先确定f0
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2024-07-03 21:52:32
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目录0 代码示例1 数据预处理和建模1.1 加载库和数据预处理1.2 训练2 解释模型2.1 Summarize the feature imporances with a bar chart2.2 Summarize the feature importances with a density scatter plot2.3 Investigate the dependence of the
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2024-08-14 12:48:50
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1. faster-rcnn安装与运行 note:将makefile.config中这两行注释去掉WITH_PYTHON_LAYER := 1
USE_CUDNN := 1将Faster R-CNN下载到本地git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git假设下载下来存放的路径根目录为：FRCN_R
最近在看张若愚老师的《Python科学计算》，也算是对Python的基本功进行一次锻炼，看着就记下笔记，这里开个系列来分享一下个人笔记，文章内容都是markdown直接编译过来的，所以排版也没多花心思了。NumPy提供了两种基本的对象： ndarray和ufuncndarray（下文统一称之为数组）是存储单一数据类型的多维数组ufunc则是能够对数组进行处理的函数import numpy
# 使用SHAP库进行回归模型的可解释性分析
## 引言
在机器学习中，模型的可解释性越来越受到重视。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释模型输出的方法，特别适用于回归模型。本文将教你如何使用Python中的SHAP库来实现回归模型的可解释性分析。
## 流程概述
下面是整个过程的概要步骤：
| 步骤
层次分析法（运筹学理论）层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初，在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、
一、逻辑理解从逻辑上说明对bbox回归的原理的理解。 之前觉得bbox的回归是一个很难理解的地方：这些回归的坐标数字，依据在哪里？ 其实回归的输入并不是这些预测的坐标数字，而是预测的坐标对应的feature map中的内容，这个内容与相对于ground truth进行对比，计算，是回归的根本依据。 通过不断的训练，得到了回归的参数，在预测时，网络产生了图像的feature map，对于任意一
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2024-08-02 10:05:19
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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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机器学习和统计很难隔离，这里排除传统统计方法是想知道现代机器学习方法在量化金融的应用，如有困难请忽略此要求。Weicong Liu答：尝试回答一下这个问题，也算是对自己阅读的一些论文的总结，顺带谈下一点自己的思考。前一阵子被吐槽说中英夹杂，也不是为了装逼，因为其实翻译过来，意思反而有了偏差。如果你去搜索早期的神经网络、SVM的相关论文，会发现不少是做股票预测的。原因很简单，因为似乎我们
1.SHAP介绍SHAP（SHapley Additive exPlanations），是Python开发的一个“模型解释”包，它可以解释任何机器学习模型的输出。所有的特征都被视为“贡献者”。对于每个预测样本，模型都产生一个预测值，SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。SHAP值从预测中把每一个特征的影响分解出来，可应用于如下场景中：模型认为银行不应该给某人放贷，但是法律上需要银
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2023-09-30 09:31:44
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