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
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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# 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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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
139阅读
### 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
128阅读
# 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
411阅读
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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CNN卷积神经网络是计算机视觉的基础网络结构，后续很多模型都是在CNN的框架下搭建起来，如VGGNET，(通过大量使用3x3卷积核和2x2池化核，首次将卷积神经网络的卷积深度推向更深）、Inception V1(网络提升了计算资源的利用率，可以在保持网络计算资源不变的前提下，通过工艺上的设计增加网络的宽度和深度，基于为了保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能，Google团队提出了In
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2024-03-22 16:00:38
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# Python中的shap方法
## 简介
在机器学习模型的解释性分析中，shap（Shapley Additive Explanations）方法是一种常见的工具。它能够帮助我们理解模型的预测结果是如何由不同特征影响的。shap方法能够为每个特征分配一个重要性得分，帮助我们了解模型的预测结果是如何得出的。在本文中，我们将介绍shap方法的基本原理，并提供一些使用示例。
## shap方法
原创
2023-11-22 04:56:19
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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 |
| ---
原创
2023-10-17 15:30:34
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# Python实现SHAP
## 介绍
在机器学习领域，解释模型的结果和预测过程对于了解模型的可靠性和提高模型的可解释性非常重要。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释模型预测输出的方法，它基于博弈论的概念，通过计算特征的贡献值来解释预测结果。
在本文中，我们将介绍如何在Python中实现SHAP，并且逐步指导你完成这个过程。
## SHAP的
原创
2023-11-26 10:14:48
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# 实现shap方法python
## 概述
在Python中，我们可以使用shap库来解释模型的预测结果。shap库提供了一种用于理解模型预测结果的方法，可以帮助我们了解模型对于不同特征的贡献程度，以及对预测结果的影响。本文将介绍如何使用shap方法来解释模型的预测结果，并给出详细的步骤和示例代码。
## 流程概述
下面是使用shap方法解释模型预测结果的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
原创
2023-11-23 12:01:37
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