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
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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
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2024-01-08 17:50:24
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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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文章目录介绍为什么深度学习？深度学习的应用PyTorch 简介PyTorch 中的 GPU什么是张量？练习 1.01：使用 PyTorch 创建不同秩的张量使用 PyTorch 的优势使用 PyTorch 的缺点PyTorch 的关键要素PyTorch autograd 库PyTorch nn 模块练习 1.02：定义单层架构PyTorch 优化包练习 1.03：训练神经网络活动 1.01：创建单
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2024-08-15 10:44:24
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探索SHAP：深度学习可解释性的强大工具SHAP 是一个开源Python库，用于理解和解释机器学习模型的预测行为。该项目由ETH Zurich的Scott Lundberg和Noah Gansallo发起，旨在提供一种统一的框架，以直观地理解各个特征如何影响模型的决策。项目简介SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种基于博弈论的方法，它利用了Shapley值的概
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2024-08-04 17:30:39
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# 使用 SHAP 进行 PyTorch 模型解释的入门指南
在机器学习中，模型的可解释性是一个重要的方面，特别是在深度学习中，复杂的模型往往难以理解。因此，我们需要一种工具来帮助我们理解模型的预测结果。SHAP（SHapley Additive exPlanations）就是这样一个工具，它可以为任何模型提供一致且可靠的解释。
本篇文章旨在教会你如何在 PyTorch 模型中使用 SHAP。
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，SHAP（SHapley Additive exPlanations）解释器能帮助我们理解模型的预测。本篇博文将记录在集成SHAP解释器于PyTorch代码过程中出现的问题，以及最终解决该问题的过程。
### 用户场景还原
在近期的项目中，我们使用了PyTorch框架构建了一套图像分类模型。该模型需要对输入的图像数据进行预测，并生成可解释的输出，以帮助
本文最初发布于Anaconda开发者博客，经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。在奥斯汀举行的SciPy 2018年特别会议上，大量开源Python可视化工具的代表分享了他们对Python数据可视化未来的展望。我们看到了Matplotlib、Plotly、VisPy等许多库的更新。我作为PyViz、GeoViews、Datashader、Panel、hvPlot和Bokeh的代表参加了SciP
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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# 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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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')
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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在进行数据分析和机器学习时经常用到shap，本文对shap相关的操作进行演示。波士顿数据集。
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
# 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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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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主要参考学习链接（动手学深度学习）：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter02_prerequisite/2.2_tensor1、理解 torch.layouttorch.zeros(*sizes, out=None,
dtype=None,
layout=torch.strided,
device=N
计算机编程语言可用于将指令传达给计算机。下面可能是史上最全编程语言列表，我将它们分为以下几类，你掌握了哪些？
计算机编程语言可用于将指令传达给计算机。下面可能是史上最全编程语言列表，我将它们分为以下几类，你掌握了哪些？解释型编程语言函数式编程语言编译型编程语言过程式编程语言脚本编程语言标记编程语言基于逻辑的编程语言并发编程语言面向对象编程语言解释型编程语
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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