# Python使用SHAP解释单个
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）来解释单个Python模型的结果。下面是整个过程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. | 导入必要的库 |
| 2. | 加载数据 |
| 3. | 训练模型 |
| 4. | 生成解释 |
原创
2024-01-15 10:41:23
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Python语言程序设计北京理工大学 嵩天第2章Python程序实例解析温度转换程序实例温度体系温度刻画存在不同体系 ，摄氏度以1标准大气压下水的结冰点为0度 ，沸点为100度 ，将温度进行等分刻画。华氏度以1标准大气压下水的结冰点为32度 ，沸点为212度 ，将温度进行等分刻画。温度转换实例问题：如何利用Python程序进行摄氏度和华氏度之间的转换 步骤1 ：分析问题的计算部分：采用公式转换方
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2023-09-02 09:52:24
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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
# 使用SHAP进行模型解释
在机器学习的世界中，模型的可解释性一直是一个重要的话题。尽管深度学习和其他复杂模型在预测方面表现优异，但它们的“黑箱”特性使得理解决策过程变得困难。为了解决这个问题，SHAP（SHapley Additive exPlanations）作为一种有效的模型解释工具被提了出来。本文将为大家介绍SHAP的基本概念、应用及其在Python中的实现。
## 什么是SHAP？
原创
2024-09-06 06:23:24
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引言XGBoost用于建模，SHAP用于模型的可视化解释。 XGBoost建模1 数据准备XGB准备原始数据为一个dataframe，其中一列为输出的结果值，其他列为模型的特征值。输出结果值： 二分类模型：只能为’0’或’1’ 多分类模型：从’0’开始的数字模型特征值： 必须为数值型，如整数、小数；如果为字符，如中文描述，需要先进行转换。字符转数值方法： 法一：直接转稀疏矩阵：# 将col1和co
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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环境配置：以下实验使用当前最新版本shap：0.39.0$ pip install shap注意xgboost也需
原创
2022-09-16 13:53:48
2413阅读
翻译：我Lundberg and Lee（2016）的SHAP（SHapley Additive ExPlanations）是一种解释个体预测的方法。 SHAP基于游戏理论上的最佳Shapley值。SHAP拥有自己的一章，而不是Shapley值的子章节，有两个原因。首先，SHAP的作者提出了KernelSHAP，这是一种受局部代用模型（ local surrogate models）启发的、基于核
1. CNNs (Convolutional Neural Networks)我觉得下述过程可以直接用textCNN的这个流程图来表达，清晰明了。所以，直接对着该图看下面的各个步骤会更简单一些。1.1 Why CNNs?为什么要再文本中使用卷积神经网络（CNN）呢？CNN通过卷积的方法，并使用不同大小的卷积核，可以捕捉到句子中不同长度短语的语义信息。1.2 What is Convol
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2024-07-22 12:05:41
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武汉加油 热干面，你要好起来啊！本文首发于公众号：AI小老弟，全文约5000字，阅读时长5-10分钟导读 本文首先介绍了机器学习解释包SHAP原理和计算方法，然后基于kaggle竞赛Home Credit数据构建用户违约预测的二分类模型，实战演练了SHAP的几个常用功能。针对结构化的数据以及分类任务，集成模型往往会有较好的效果，如XGBOOST的诞生，不仅风靡各大数据竞赛，也在工程中得到了广泛的应
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2023-10-05 23:28:24
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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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文章目录【用Shapely解释机器学习模型】1. 用Shapely解释线性模型1.1 传统特征系数计算1.2 部分特征依赖图(partial dependence plots)1.3 瀑布图（waterfall plot）2. 用Shapely解释加法回归模型2.1 基础解释图（局部依赖、依赖关系散点图、瀑布图）2.2 蜂群图（beeswarm）3. 用Shapely解释非加法性质的提升树模型3
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2023-12-11 08:25:37
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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？
随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题，人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其中缘由。建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接受一个在没有上下文或解释的情况下输出的结果。SHAPSHapley Additive explanation
1.到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比 下面是一些关键点：Python是一种解释型语言。这就是说，与C语言和C的衍生语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP和Ruby。
Python是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111和x="I'm a string"这样的代码，程序不会报错。
Pyth
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2024-07-09 22:19:16
35阅读
本文续 "SHAP解析模型" 之后，又尝试了一些SHAP新版本的进阶用法，整理并与大家分享．
原创
2022-09-16 14:06:34
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很早就打算写这篇博客了，最近遇到的问题比较多，所以拖了又拖，今天问题似乎解决了，等着程序运行的时候再来回顾一下Batch Normalization算法。 Batch Normalization是2015年Google研究员在论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Co
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2024-08-02 12:29:44
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# Python使用SHAP
## 简介
在机器学习领域，我们经常需要了解模型的预测结果是如何产生的。SHAP（Shapley Additive Explanations）是一种用于解释机器学习模型预测的算法。它通过计算特征的贡献值，帮助我们理解模型预测结果的原因。在本文中，我将教会你如何使用Python中的SHAP库。
## 整体流程
首先，让我们来看一下使用SHAP的整体流程。下面是一
原创
2024-01-19 09:39:29
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# 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
最近在系统性的学习AUTOML一些细节，本篇单纯从实现与解读的角度入手， 因为最近SHAP版本与之前的调用方式有蛮多差异，就从新版本出发，进行解读。不会过多解读SHAP值理论部分，相关理论可参考：能解释树模型的Shap值究竟是个啥？SHAP知识点全汇总关于SHAP值加速可参考以下几位大佬的文章：高效的ShapValue计算 - TreeShap分析官方：slundberg/shap关联文章：机器
