文章目录前言一、什么是数据分析二、数据分析类型三、数据分析基本流程四、Pandas统计分析五、一些基础代码关于Python技术储备一、Python所有方向的学习路线二、Python基础学习视频三、精品Python学习书籍四、Python工具包+项目源码合集①Python工具包②Python实战案例③Python小游戏源码五、面试资料六、Python兼职渠道 一、什么是数据分析数据分析是利用数学、统
在机器学习模型的构建和分析中，理解模型的决策过程至关重要。最近，在我处理一个随机森林（RF）模型时，我使用 SHAP（Shapley Additive Explanations）分析方法来解释模型的输出，这个过程中遇到了一些问题和挑战。接下来，我将通过本文详细记录这个过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等几个部分。
### 问题背景
在实际应用中，当我们使用随机
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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torch.multiprocessing.spawn 是 PyTorch 中用于启动多进程的函数，可以用于分布式训练等场景。其函数签名如下：torch.multiprocessing.spawn(
fn,
args=(),
nprocs=1,
join=True,
daemon=False,
start_method='spawn',
)参数:fn
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2024-09-15 19:58:43
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# 使用 SHAP 进行单个样本分析的 Python 实践
在机器学习模型的可解释性研究中，SHAP（SHapley Additive exPlanations）成为了一个非常受欢迎的工具。它基于博弈论中的 Shapley 值，提供了一个一致性和公正的框架来解释模型的预测。本文将详细介绍如何使用 SHAP 对单个样本进行分析，并提供相应的 Python 代码示例。
## 什么是 SHAP？
前言毫不夸张的说在中国除了婴幼儿及七八十以上的老年人，都有过网购经历。电商公司就如雨后春笋般迅速发展。了解用户的网购行为，有助于商家定品类，定营销方案等。利用数据分析与挖掘，争取做到比顾客自己还了解TA自己。 文章目录前言一、背景Ⅰ 数据来源Ⅱ 数据背景Ⅲ 分析目的二、探索性分析Ⅰ 数据导入Ⅱ 数据类型Ⅲ 描述性统计1、缺失值处理2、异常值处理3、重复值处理三、数据分析Ⅰ 商品销售规律a、时间b、
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2023-11-15 19:38:17
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1. 整理字符串输入整理用户输入的问题在编程过程中极为常见。通常情况下，将字符转换为小写或大写就够了，有时你可以使用正则表达式模块「Regex」完成这项工作。但是如果问题很复杂，可能有更好的方法来解决：user_input="This\nstring has\tsome whitespaces...\r\n"
character_map= {
ord('\n') : ' ',
ord('\t')
# 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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app安卓逆向之Native层代码静态分析基础Native层代码静态分析1.背景分析2.概述3.开始3.1 ARM指令3.2 IDA基本使用方法3.3 Java层调用Native层方法原理3.4 Native层代码的修改3.5 So文件替换4.总结 Native层代码静态分析1.背景分析在安卓逆向的过程当中会遇到以下场景经过上一阶段的Java层代码静态分析以及动态调试，发现加密参数的生成方法调用
Gale-Shapley算法又叫做延迟认可算法，它可以解决这么一个问题一共有N位男士和N位女士每位男士对每位女士都有一个好感度，让他们结合成为N对夫妻，要求男士优先表白，最后问结合情况 第一轮，每个男人都选择自己名单上排在首位的女人，并向她表白。
这种时候会出现两种情况：
（1）该女士还没有被男生追求过，则该女士接受该男生的请求。
（2）若该女生已经接受过其他男生的追求，那么该女生会将该男士与她
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2024-07-09 11:11:06
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简单python代码类型有哪些？简单python代码类型有：1.【背景】最近，派大星想要减肥，他决定控制自己的饮食，少吃一点蟹黄堡。海绵宝宝为了帮助好朋友派大星，和派大星一起制定了一个饮食游戏。游戏规则如下：如果派大星一天吃超过40个蟹黄堡，就要给海绵宝宝100块；如果派大星一天吃小于等于40个的蟹黄堡，海绵宝宝就给派大星100块。【题目】请你写出一段代码：当输入派大星一天吃的蟹黄堡数量时，可以打
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2023-07-28 13:27:19
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1、 Python 变量及其赋值 a = 1
b = a
a = a + 1 这里首先将 1 赋值于 a，即 a 指向了 1 这个对象，如下面的流程图所示： 接着 b = a 则表示，让变量 b 也同时指向 1 这个对象 最后执行 a = a + 1。需要注意的是，Python 的数据类型，例如整型（int）、字符串（string）等等，是不可变的。所以，a =
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2024-07-17 05:28:07
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GSEA分组分析文章目录GSEA分组分析@[toc]1. 根据基因文件进行处理筛选2. 文件内容补充及改名3. GSEA软件使用GSEA单基因分析这段时间有空为了某人学习了一下不属于我的领域的东西——GSEA分析（基因富文本分析），下面总结最近所学GSEA分析的步骤及方法。1. 根据基因文件进行处理筛选对于已有的基因文件，一般是xslx或者是csv格式（不要问基因文件哪来的，外行人的我猜测应该是可
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2023-10-11 09:04:05
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上游，是勇士劈风破浪的终点，下游，是懦夫一帆风顺的归宿。本文是Python基础知识点的姊妹篇，以药店销售数据分析为例，带你一起走一遍数据分析5部曲。#导入pandas包
import pandas as pd
1.提出问题
从销售数据中分析出以下业务指标 1)月均消费次数 2)月均消费金额 3)客单价 4)消费趋势
2.理解数据
#读取Excel数据：统一先按照str读入，之后转换
fileNam
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2024-03-12 22:02:12
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大家好，小编来为大家解答以下问题，python画爱心的代码怎么运行，python简单的画图代码爱心，现在让我们一起来看看吧！ python爱心代码合集一行代码画爱心输出 I 爱 U填充型动态画红心桃心线性立体红心画一朵玫瑰花画树附录 一行代码画爱心print('\n'.join([''.join([('Love'[(x-y)%len('Love')] if ((x*0.05)**2+(
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
一 加密算法介绍1.1 HASHhash，一般翻译为“散列”，也有直接英译为“哈希”的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射，pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一个固定长度的消息摘要的函
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2024-03-30 21:11:21
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# Python shap如何合并特征分析
## 简介
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值概念，通过计算每个特征对预测结果的贡献来解释模型的预测结果。在实际应用中，我们可能需要合并多个特征对模型的解释结果，本文将介绍如何使用Python的shap库来合并特征分析。
## 流程图
`
原创
2024-01-01 04:40:56
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## SHAP可视化：解读机器学习模型中的特征重要性
在机器学习领域，理解模型预测结果的可解释性一直是一个重要的问题。特征重要性是指在机器学习模型中，各个特征对于预测结果的贡献程度。了解特征重要性可以帮助我们更好地理解模型的工作原理，从而做出更准确的预测和决策。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释模型预测的方法，并提供了可视化工具，帮助我们更直观地
原创
2023-08-25 14:27:47
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# 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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