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shap是一种受博弈论启发的方法,旨在解释机器学习模型的预测,最早由Lundberg等人在《A unified approach to interpreting model predictions》中提出。 shap 为每个输入特征生成一个值(也称为 shap 值),该值指示该特征如何有助于指定数据点的预测;有些因素会对预测概率产生积极影响,而另一些因素则会对其
Zhihu.com如何看待机器(深度)学习可解释方法(XAI)的现状与未来? - 知乎
shap将shapley值解释表示为一种可加特征归因方法,shap将模型的预测值解释为每个输入特征的归因值之和。 与feature importance相比,shap value最大的优势是shap能反映出每一个样本中的特征的影响力,而且还表现出影响的正负性。
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首先回答问题: 何时使用shap value分析特征重要性?. 参照 这篇:. vanilla gradient 是2013年提出的, integrated gradient 是2017年提出的,而shap是同年(2017年)提出的,与IG同属于那一年的最火话题。. VG和IG的提出最初都是针对image的,主要在CV界用,后面也迁移到text
Zhihu.com我在计算随机森林和XGBoost的SHAP时出现了不同的情况,这是 …
shap(shapley Additive exPlanations)值是一种用于解释机器学习模型预测的指标,它基于博弈论中的shapley值,旨在提供一个模型中特征重要性的度量。 随机森林和XGBoost都是流行的机器学习模型,但它们在内部工作原理和输出上有所不同,这些差异可能导致您在使用shap值时遇到 …
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C#的特点就是:抽象层次高且基本只有一种(面向对象的),运行时支持丰富(垃圾回收等),类库丰富。. 所以它就是好学,易用,同时兼顾运行效率,尽量优化。. 说起这个,并不是说越高级的语言就越慢,运行时性能跟很多东西有关。. C:高级汇编. C#:写
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Oct 26, 2022 · 「shap(shapley Additive Explanations)」 是一种可解释性机器学习方法,用于解释模型的预测结果。它基于 shapley 值理论,将每个特征对于模型输出的贡献程度量化,并结合局部准确性和一致性等性质,提供了一个可信赖和全面的特征重要性评估指标。
Zhihu.comSHAP模型解释LSTM模型的代码? - 知乎
shap模型解释LSTM模型的代码?. 各位好,我的代码是: import numpy as np import shap import keras import pandas from k…. 显示全部 . 关注者. 1. 被浏览. 104. 暂时还没有回答,开始. 写第一个回答.
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Oct 26, 2022 · 第六步: 我们将通过caret包使用 随机森林模型。. 我们也不会调试超参数,只是实现一个5次10折的 交叉验证 和一个基础的随机森林模型。. 所以在我们训练集上训练和拟合模型时,不要进行干预。. 我鼓励你们也可以用这些参数来试验其他模型。. model_rf <- caret
Zhihu.com如何用神经网络实现连续型变量的回归预测? - 知乎
如下通过shap方法,对模型预测单个样本的结果做出解释,可见在这个样本的预测中,crim犯罪率为0.006、rm平均房间数为6.575对于房价是负相关的。 LSTAT弱势群体人口所占比例为4.98对于房价的贡献是正相关的,在综合这些因素后模型给出最终预测值。
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