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
转载
2024-08-14 12:48:50
344阅读
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
转载
2023-12-31 15:21:11
1316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
### 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
131阅读
# Android Shap：自定义形状和样式
在Android开发中，我们经常需要自定义控件的样式和形状，以使应用程序更加独特和吸引人。Android提供了一个强大的工具，即Shape Drawable（Shap），可以帮助我们轻松地实现这个目标。本文将介绍Android Shap的基础知识，并提供一些实际的代码示例。
## 什么是Shape Drawable？
Shape Drawabl
原创
2024-01-04 12:45:15
96阅读
目录
前言
为什么要修改预训练权重shape？
如何修改预训练权重shape？
在哪修改预训练权重shape？
前言最近太忙没时间细致的写，所以这篇讲的是思想，不是实际代码，大家意会一下。因为GPU有限，这篇文章讲的有些东西只是我自己的观点，缺乏实验证明，欢迎大家批
转载
2024-01-08 17:50:24
149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
132阅读
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
转载
2023-10-27 19:31:24
411阅读
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
转载
2024-06-03 09:09:22
1195阅读
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
转载
2024-07-27 11:18:54
262阅读
# Android中实现虚线形状
在Android开发中，我们经常需要自定义一些图形，比如虚线形状。虚线形状在很多场景下都有应用，比如分割线、边框等。本文将介绍如何在Android中实现虚线形状。
## 1. 使用Shape Drawable
Android提供了`ShapeDrawable`类来绘制基本的图形，包括圆形、矩形等。我们可以继承这个类，重写`onDraw`方法来实现自定义的虚线
原创
2024-07-24 07:37:45
460阅读
# 实现 Android Shape 阴影
## 概述
在 Android 开发中，我们常常需要为控件添加阴影效果，以增强用户界面的层次感和立体感。在本文中，我将向你介绍一种实现 Android Shape 阴影的方法。通过以下步骤，你将能够轻松地为你的控件添加阴影效果。
## 整体流程
下面是实现 Android Shape 阴影的整体流程，在接下来的文章中，我将详细介绍每一步所需的代码
原创
2024-02-02 08:08:23
47阅读
# Python Shap入门：解释模型的黑箱
在机器学习模型中，尤其是深度学习和集成学习模型，往往存在“黑箱”特性。这意味着我们很难理解模型是如何作出某个决策的。为了解决这个问题，SHAP（SHapley Additive exPlanations）被提出作为一种解释模型成果的有效工具。本文将详细介绍SHAP的基础知识，以及如何使用Python中的SHAP库。
## 什么是SHAP？
SH
原创
2024-10-21 03:30:34
132阅读
# 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
264阅读
# 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
197阅读
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
2416阅读
# 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
891阅读
# 学习如何实现 Android Shape 属性
在 Android 开发中，Shape 属性常用于自定义视图的外观，如按钮、背景等。ShapeDrawable 是一个非常强大的类，它允许我们通过 XML 定义简单的形状和颜色，实现一些复杂的视觉效果。本文将指导刚入行的小白如何实现 Android Shape 属性，并进行详细解析。
## 实现流程
首先，我们将整个实现过程分为以下步骤：
# 使用Python计算SHAP值教程
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种解释机器学习模型输出的强大工具。它提供了每个特征对模型预测结果的贡献值，能够帮助我们理解模型的决策过程。本文将为你详细介绍如何使用Python计算SHAP值，并按照简单的步骤进行说明。
## 流程概览
以下是我们计算SHAP值的基本步骤：
| 步骤 | 描述
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
