本篇主要介绍几种其他较常用的模型解释性方法。1. Permutation Feature Importance(PFI)1.1 算法原理 置换特征重要性(Permutation Feature Importance)的概念很简单，其衡量特征重要性的方法如下：计算特征改变后模型预测误差的增加。如果打乱该特征的值增加了模型的误差，那么一个特征就是重要的；如果打乱之后模型误差不变，那就认为该特征不
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2023-12-02 17:20:36
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设计实现过程代码的组织主要分为两个部分：算法与结构体的实现。大体结构，各算法的连接与调用。Generate()类是程序的主题架构类，先通过get_info()函数获取传入参数，再通过NewExpressions()函数将generate()函数生的成算数表达式按算术式和答案分别写入到文件Exercises.txt和Answer.txt中。在生成函数generate() 中，通过调用built_Tr
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2024-08-13 15:58:25
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1.__feature__模块的作用:Python 提供了 __future__ 模块，把下一个新版本的特性导入到当前版本，这样,我们就可以在当前版本中测试一些新版本的特性。 Python 为了确保你能顺利过渡到新版本，特别提供了 __future__ 模块，让你在旧的版本中试验新版本的一些特性。一般有:from __future__ import division, print_function
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2023-07-20 23:24:01
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前言 在使用GBDT、RF、Xgboost等树类模型建模时，往往可以通过feature_importance 来返回特征重要性，本文以随机森林为例介绍其原理与实现。[ 链接：机器学习的特征重要性究竟是怎么算的] 数据：美国某公司的共享单车数据 数据源：http://archive.ics.uci.edu/ml/machi
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2023-10-08 16:09:31
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查询后发现是,因MarkupSafe==1.0 版本较低， 其引用Feature的方式from setuptools import Feature在新版本的setuptools包中已被弃用，所以导致了上文出现的bug。那解决思路就清晰了，如下思路取一即可。升级 MarkupSafe==1.1.1
降级 setuptools==45.2.0
报错:Collecting Marku
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2023-12-13 12:02:06
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目录：feature_importances_常用到的包常用的函数Python运算符及其优先级一、feature_importances_ 一般本质是决策树的学习器会有该属性，即特征的重要程度，常用于查看某个模型中用到数据特征的重要性排序。RandomForest中的feature_importance二、常用到的包 基础模块：数据处理及环境搭建import pandas as pd #数据分析
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2024-04-22 23:07:03
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特征提取：特征降维的手段抛弃对结果没有联系的特征抛弃对结果联系较少的特征以这种方式，降低维度数据集的特征过多，有些对结果没有任何关系，这个时候，将没有关系的特征删除，反而能获得更好的预测结果下面使用决策树，预测泰坦尼克号幸存情况，对不同百分比的筛选特征，进行学习和预测，比较准确率python3学习使用api使用到联网的数据集，我已经下载到本地，可以到我的git中下载数据集git: htt
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2024-01-04 11:38:43
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feature_importances_是scikit-learn机器学习库中许多模型对象的属性，在训练模型之后调用该属性可以输出各个特征在模型中的重要性。示例代码：from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
# 生成一个示例数据集
X, y = m
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2023-12-13 01:29:20
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本篇文章给大家带来的内容是关于Python中实现机器学习功能的四种方法介绍，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。在本文中，我们将介绍从数据集中选择要素的不同方法; 并使用Scikit-learn（sklearn）库讨论特征选择算法的类型及其在Python中的实现 ：单变量特征选择递归特征消除(RFE)主成分分析（PCA）特征选择 (feature importance)单
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2023-11-06 22:15:08
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分享一下 线性回归中 欠拟合 和 过拟合 是怎么回事~
为了解决欠拟合的情 经常要提高线性的次数建立模型拟合曲线， 次数过高会导致过拟合，次数不够会欠拟合。
再建立高次函数时候，要利用多项式特征生成器 生成训练数据。
下面把整个流程展示一下
模拟了一个预测蛋糕价格的从欠拟合到过拟合的过程
git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning
在做线
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2023-12-31 15:42:26
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# Python 可选特性：增强代码灵活性与可读性
Python 是一种功能强大且灵活的编程语言，广泛应用于数据科学、网页开发、人工智能等领域。除了基本的语法和数据结构外，Python 还支持一系列可选功能（optional features），这些功能可以使得代码更加简洁、可读性更高，同时也提高了开发的效率。在本文中，我们将探讨 Python 中一些常见的可选特性，以及它们如何帮助开发者编写更
OpenCV-Python|Feature模块 — 特征匹配前言暴力匹配BFMatcher.match()BFMatcher.knnMatch()与比率测试FLANN匹配利用特征匹配与单应性寻找物体参考 前言OpenCV-Python|Feature 模块 — 特征匹配。 学习暴力匹配和FLANN匹配，利用特征匹配与单应性寻找物体。暴力匹配暴力匹配较简单。它选取第一个集合的特征，通过距离计算与第
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2023-10-09 14:56:50
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OpenCV-Python|Feature模块 — drawMatches与drawMatchesKnn分析前言分析 前言OpenCV-Python Feature模块主要是实现一些经典的局部特征描述方法。 在上一篇博客特征匹配中，为了画出匹配，一会使用了cv.drawMatches()，一会使用了cv.drawMatchesKnn()，两者有什么区别吗？分析为了了解区别，我们直接去查看一下C+
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2023-11-19 09:12:24
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Java 反射是Java语言的一个很重要的特征，它使得Java具体了“动态性”。在Java运行时环境中，对于任意一个类，能否知道这个类有哪些属性和方法？对于任意一个对象，能否调用它的任意一个方法？答案是肯定的。这种动态获取类的信息以及动态调用对象的方法的功能来自于Java 语言的反射(Reflection)机制。Java 反射机制主要提供了以下功能：在运行时判断任意一个对象所属的类。在运行时构造任
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2023-10-24 07:49:19
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SSD github : https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssdSSD paper : https://arxiv.org/abs/1512.02325图1缩进SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比Faster
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2021-09-08 13:38:58
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要利用 Python 对某个特征进行描述，首先需要准备好相关的开发环境。该过程涉及到确保软件和硬件资源的准备，以便能够顺利运行 Python 代码，尤其是使用 pandas 库来进行数据分析，这也是处理特征描述最常用的工具。
## 环境准备
在开始之前，你需要确认你具备以下软件和硬件资源。
### 软件要求
- Python 3.6 及以上
- pandas 库
### 硬件要求
- CP
关于 Python 中的 `__feature__` 模块，它是用来检查 Python 特性的内部模块，帮助开发者根据特性来选择代码的执行路径。为了应对潜在问题，本文将建立一套完整的备份与恢复策略，确保在遇到故障时能够迅速应对，保障系统的稳定性。
## 备份策略
采用周期性备份策略，每周进行全量备份，其他时间窗口内进行增量备份，增强数据恢复能力。以下是采用甘特图的备份计划：
```merma
vundle它是一款Vim插件管理工具。Vundle让你可以非常轻松地安装、更新、搜索和清理Vim插件，可以将你的vim配置成功能强大的IDE。下载安装vundle 这是vundle在github中的链接通过点击可以进入在页面的下部有关于vundle插件的描述和安装过程，虽然为英文但是比较容易理解 在linux系统中一般会预装git命令如果没有安装请自行安装 通过这样一条命令即可下载vundle
初始化初始化有两步，先使用宏初始化内存然后再使用函数添加1.使用宏1.1 先初始化arcarc就是一串有序的feature的集合VNET_FEATURE_ARC_INIT (device_input, static) =
{
.arc_name = "device-input",
.sta
原创
2017-10-24 14:26:13
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