一、基本介绍argparse 模块是 Python 内置的用于命令行参数解析的模块，可以通过少数代码中变量或者参数的改变以实现对整个代码项目的操控。对于大型代码项目(如代码超过1000行)，十分便捷argparse 模块可以让人轻松编写用户友好的命令行接口，能够帮助程序员为模型定义参数。简单来说，该模块就是一个“代码型”的操作界面，通过修改集中的参数以实现各种目的上图是yolov5中train.p
# 用 Python 实现 SHAP 模型的入门指南
## 介绍
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释机器学习模型输出的有效方法。通过将每个特征对模型预测的贡献量化，SHAP 在模型可解释性方面提供了强大的工具。本篇文章将带你了解如何使用 Python 实现 SHAP 模型的基本步骤，适合刚入行的小白。
## 流程概述
在进行 SHAP 分析
# 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。
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
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
现实工作中遇到了xgboost来做基准，原因主要是由于用它来做预测分类效果很理想。后面做深度学习很难能有比他好的。线上往往还是使用的xgboost训练出来的model！参考：目录优势1、正则化2、并行处理3、高度的灵活性4、缺失值处理5、剪枝6、内置交叉验证7、在已有的模型基础上继续参数params参数形式XGBoost的参数通用参数1、booster[默认gbtree]2、silent[默认0]
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
2443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
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2023-12-31 15:21:11
1316阅读
前文传送门：在之前的两篇文章中，我们讲解了统计语言模型来计算句子的概率大小，并且讲到了平滑方法。当我们学会计算句子的概率大小后，我们通常会思考，如何衡量和比较不同的统计语言模型好坏呢？比较不同语言模型的好坏，我们最快想到的就是将不同模型用在同一个具体任务中，例如机器翻译，然后分别得到模型的准确率。当然，这是很好的评价方式，但是这种评价方式的缺点是不够客观，因为你使用的是某个研究方向的任务去衡量结果
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2024-04-16 14:25:34
52阅读
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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### 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
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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
# 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
机器学习和统计很难隔离，这里排除传统统计方法是想知道现代机器学习方法在量化金融的应用，如有困难请忽略此要求。Weicong Liu答：尝试回答一下这个问题，也算是对自己阅读的一些论文的总结，顺带谈下一点自己的思考。前一阵子被吐槽说中英夹杂，也不是为了装逼，因为其实翻译过来，意思反而有了偏差。如果你去搜索早期的神经网络、SVM的相关论文，会发现不少是做股票预测的。原因很简单，因为似乎我们
作者 | yishun@知乎 导读对神经网络进行可视化分析不管是在学习上还是实际应用上都有很重要的意义，基于此，本文介绍了3种CNN的可视化方法：可视化中间特征图，可视化卷积核，可视化图像中类激活的热力图。每种方法均附有相关代码详解。 引言有一些同学认为深度学习、神经网络什么的就是一个黑盒子，没办法、也不需要分析其内部的工作方式。个人认为这种说法“谬之千里”。首先，站在自动特征
完成时间：2016年6月13日（大二下学期）博客时间：2017年4月19日SFS效果截图： 接触到SFS的一个契机，是我在大二期间做的一个ppt，这是我第一次去通过阅读各种论文来解决问题。如今过去一年了，在这一年里，我使用Qt+OpenGL做了很多关于计算机图形学（Computer Graphics）的小程序，涉及很多不同的方向，而阅
现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？ 深度学习是什么 &n
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
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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# 如何在Python中实现EWMA模型
在金融数据分析和时间序列预测中，指数加权移动平均（EWMA，Exponentially Weighted Moving Average）是一种常用的技术。对于刚入行的小白来说，了解EWMA并能够在Python中实现它是一个重要的知识。本文将详细阐述如何在Python中实现EWMA模型，提供完整的步骤与代码示例。
## 实现过程概览
为了更清晰地展示E
