SHAP

Python训练营打卡——DAY16（2025.5.5）

1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP

cosine2025·2025-06-28 16:29

Python学习Day14

学习来源：@浙大疏锦行SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）库是一个用于解释机器学习模型预测结果的开源Python库。**一、核心概念**1.

m0_64472246·2025-06-26 03:39

GRU门控循环单元回归+SHAP分析，Matlab代码实现，通过SHAP方法量化特征贡献，构建可解释的回归模型，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角，作者：机器学习之心！

GRU门控循环单元回归+SHAP分析，Matlab代码实现，通过SHAP方法量化特征贡献，构建可解释的回归模型，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角，作者：机器学习之心！

机器学习之心·2025-06-25 19:38

python训练day14 shap图绘制

SHAP原理目标：理解复杂机器学习模型（尤其是“黑箱”模型，如随机森林、梯度提升树、神经网络等）为什么会对特定输入做出特定预测。SHAP提供了一种统一的方法来解释模型的输出。

小暖星·2025-06-24 06:47

Transformer-LSTM+SHAP可解释性分析的回归预测Matlab代码

代码示例：%基于Transformer-LSTM+SHAP可解释性分析的回归预测Matlab代码%多输入单输出版本%步骤1：数据预处理function[X_train,y_train,X_test,y_test

默默科研仔·2025-06-22 19:51

SHAP（夏普利加性解释，Shapley Additive Explanations）

揭秘机器学习模型的“黑盒”：什么是SHAP？在人工智能（AI）时代，机器学习模型被广泛应用于医疗、金融、推荐系统等众多领域。然而，这些模型往往像一个“黑盒”，让人难以理解它们是如何做出预测的。

阳光明媚大男孩·2025-06-17 12:04

Day14shap图绘制

#作业1importshapimportxgboostimportpandasaspdX,y=shap.datasets.adult()model=xgboost.XGBClassifier(eval_metric

m0_62568655·2025-06-17 08:03

基于GRNN+SHAP可解释性分析的回归预测 Matlab代码

一、原理概述1.GRNN回归模型GRNN是一种基于概率密度的径向基神经网络，由DonaldF.Specht于1991年提出。其核心特点包括：结构简单：仅需设置光滑因子（Spread）σ，无需迭代训练。数学表达：给定输入$x$和输出$y$，预测公式为：y^(x)=∑i=1nyiexp⁡(−∥x−xi∥22σ2)∑i=1nexp⁡(−∥x−xi∥22σ2)\hat{y}(x)=\frac{\sum_{

前程算法屋·2025-06-14 20:53

基于 CNN-SHAP 分析卷积神经网络的多分类预测【MATLAB】

在当今这个数据爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。特别是在图像识别、文本分类、医学诊断等领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）已成为实现高精度多分类任务的重要工具。然而，随着模型复杂度的提升，人们开始越来越关注：模型到底是如何做出决策的？它的判断依据是否合理？是否存在某些特征被过度依赖或忽略的情况？为此，一种可解释性分析

沅_Yuan·2025-06-10 16:15

第十六天打卡

知识点：numpy数组的创建：简单创建、随机创建、遍历、运算numpy数组的索引：一维、二维、三维SHAP值的深入理解vvimportnumpyasnp#numpy数组的创建a=np.array([1,2,3,4,5,6

wswlqsss·2025-06-09 18:15

python60天打卡训练营第十四天

参考上述文档补全剩余的几个图尝试确定一下shap各个绘图函数对于每一个参数的尺寸要求，如shap.force_plot力图中的数据需要满足什么形状？

whyeekkk·2025-06-09 17:04

day 16 5.10

知识点：numpy数组的创建：简单创建、随机创建、遍历、运算numpy数组的索引：一维、二维、三维SHAP值的深入理解##NumPy数组基础笔记###1.理解数组的维度(Dimensions)NumPy

AщYΘ·2025-06-07 14:47

QT+OpenGL初学实现摄像机在3D场景自由移动

程序启动主窗口，用于响应菜单栏点击事件myopenglwidget:自定义的openglwidget，用于显示场景Camera.h:摄像机封装类，供其它文件调用，用于记录摄像机的坐标系及响应鼠标键盘事件shap

「已注销」·2025-06-03 07:00

Python训练打卡Day19

常见的特征筛选算法1.方差筛选2.皮尔逊相关系数筛选3.lasso筛选4.树模型重要性5.shap重要性6.递归特征消除REF特征降维一般有2种策略：1.特征筛选：从n个特征中筛选出m个特征，比如方差筛选

编程有点难·2025-06-02 21:17

day16打卡

因为前天说了shap，这里涉及到数据形状尺寸问题，所以需要在这一节说清楚，后续的神经网络我们将要和他天天打交道。

嘻嘻哈哈OK啦·2025-05-31 10:44

数据科学进阶：SHAP值与模型解释——从理论到实践

2024深度学习发论文&模型涨点之——SHAP可解释学习SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法，它基于Shapley值理论，通过将预测结果分解为每个特征的影响

Ai墨芯111·2025-05-27 23:38

Python训练打卡Day16

知识点：numpy数组的创建：简单创建、随机创建、遍历、运算numpy数组的索引：一维、二维、三维SHAP值的深入理解#NumPy数组1.数组的维度NumPy数组的维度或称为轴(Axis)的概念：维度：

编程有点难·2025-05-16 19:16

基于LSTM与SHAP可解释性分析的神经网络回归预测模型【MATLAB】

基于LSTM与SHAP可解释性分析的神经网络回归预测模型【MATLAB】一、引言在数据驱动的智能时代，时间序列预测已成为许多领域（如金融、气象、工业监测等）中的关键任务。

沅_Yuan·2025-05-15 04:03

【AI智能推荐系统】第八篇：可解释AI在推荐系统中的实践与价值

DeepFaye·2025-05-12 15:18

Day 14 训练

Day14训练SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）1.创建解释器2.将特征贡献可视化第一部分：绘制SHAP特征重要性条形图第二部分：绘制SHAP特征重要性蜂巢图SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations

Nina_717·2025-05-09 23:49

Python打卡DAY19

chicpopoo·2025-05-09 16:57

5.08py打卡

@浙大疏锦行常见的特征筛选算法1.方差筛选2.皮尔逊相关系数筛选3.lasso筛选4.树模型重要性5.shap重要性6.递归特征消除REF题目：对心脏病数据集完成特征筛选，对比精度皮尔逊相关系数筛选可以显著提升模型效果

丁值心·2025-05-08 12:01

60天Python训练 day14

Shap图importshapimportmatplotlib.pyplotasplt#初始化SHAP解释器explainer=shap.TreeExplainer(rf_model)#计算SHAP值（

only_only_you·2025-05-08 03:06

python打卡day16

NumPy数组基础因为前天说了shap，这里涉及到数据形状尺寸问题，所以需要在这一节说清楚，后续的神经网络我们将要和他天天打交道。

(・Д・)ノ·2025-05-06 19:48

Python 训练营打卡 Day14

@浙大疏锦行补全剩余的几个图尝试确定一下shap各个绘图函数对于每一个参数的尺寸要求，如shap.force_plot力图中的数据需要满足什么形状。

宸汐Fish_Heart·2025-05-03 23:04

第二十一讲 XGBoost 回归建模 + SHAP 可解释性分析（利用R语言内置数据集）

下面我将使用R语言内置的mtcars数据集，模拟一个完整的XGBoost回归建模+SHAP可解释性分析实战流程。

Chh0715·2025-04-24 19:25

实战--SHAP机器学习黑箱解释模型

模型介绍SHAP（SHapleyAdditiveexPlanation，沙普利加和解释）是由经济学家LloydShapley提出的博弈论概念，属于模型事后解释的方法。

SsummerC·2025-04-20 09:27

7篇3章3节：了解特征工程的特征排名

常见的度量方式包括信息增益、基尼系数、SHAP值、递归特征消除等。这些方法通过评估特征对模型预测结果的影响，帮助研究人员筛选出最具价值的特征。

DAT｜R科学与人工智能·2025-04-03 08:23

基于大模型的不稳定性心绞痛预测与临床决策系统技术文档

流程图3.1.2关键算法3.2多模态融合预测模型3.2.1模型架构图3.2.2核心伪代码3.3术中实时预警系统3.3.1实时处理流程图3.3.2边缘计算伪代码4.验证与可解释性4.1模型验证方案4.2SHAP

LCG元·2025-04-01 08:40

SHAP：模型可解释性的核心工具

SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）正是为满足这一需求而设计的。它提供了一种基于博弈论的方法，用于量化每个特征对模型预测结果的贡献，从而帮助开发者更好地理解模型的行为。

徐福记c·2025-04-01 02:04

让AI决策透明：把深度学习算法变为可解释性的方法

让AI决策透明：深度学习在授信额度中的可解释性探索可解释性与透明度的提升1.局部可解释性方法（LIME&SHAP）2.特征重要性（FeatureImportance）3.集成方法与解释模型的组合4.注意力机制

搞技术的妹子·2025-03-31 18:07

联邦学习算法安全优化与可解释性研究

其次，引入可解释性算法（如LIME与SHAP）构建透明化决策路径，结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射，有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外，研究

智能计算研究中心·2025-03-21 01:43

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣!

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

金融风控与医疗影像算法创新前沿

值得关注的是，可解释性算法（如LIME和SHAP）的深度应用，使两类场景中的模型决策

智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

XPER: 揭示预测性能的驱动力

为了揭示不透明的AI应用，今天普遍使用了可解释AI（XAI）方法，如事后解释工具（例如SHAP,LIME），而其输出的洞察现在已被广泛理解。

AI甲子光年·2024-09-11 14:07

【Python报错】成功解决ValueError: all input arrays must have the same shap

【Python报错】成功解决ValueError:allinputarraysmusthavethesameshape在Python编程中，尤其是在使用NumPy、Pandas或进行机器学习、深度学习等数据处理和模型训练时，经常会遇到各种错误。其中，ValueError:allinputarraysmusthavethesameshape是一个常见的错误，它通常发生在你尝试对形状不一致的数组进行数

云天徽上·2024-09-06 15:55

pyskl/datasets/pipelines/heatmap_related.py

self.gen_an_aug(results)key='heatmap_imgs'if'imgs'inresultselse'imgs'ifself.double:indices=np.arange(heatmap.shap

鱼儿会飞吗·2024-09-01 09:02

月亮月亮要去太阳·2024-08-26 07:26

【Python】探索 SHAP 特征贡献度：解释机器学习模型的利器

缘分让我们相遇乱世以外命运却要我们危难中相爱也许未来遥远在光年之外我愿守候未知里为你等待我没想到为了你我能疯狂到山崩海啸没有你根本不想逃我的大脑为了你已经疯狂到脉搏心跳没有你根本不重要邓紫棋《光年之外》什么是SHAP

音乐学家方大刚·2024-08-22 15:57

用SHAP做蜂群图后想保存内容的保存代码

用模型跑完结果后得到shap的蜂群图如下所示代码：shap.summary_plot(shap_values)显示结果想要将上述的蜂群图进行保存，可以使用如下的代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportshap

BObobo101·2024-08-22 14:23

基于seq2seq的SKchat语言模型

whileTrue:model.fit([x_encoder,x_decoder],y,batchsize,1,verbose=1,)"""解码模型"""decoder_h_input=Input(shap

eric-sjq·2024-02-19 20:16

面向对象设计领域中的参数多态，包含多态，过载多态和强制多态

示例：假设有一个抽象类Shap

JerryWang_汪子熙·2024-02-09 01:58

SHAP：Python的可解释机器学习库

SHAP：Python的可解释机器学习库一、概念二、步骤三、代码-以波士顿房价为例summary_plotFeatureImportanceshap_interaction_valuesdependence_plot

清木!·2024-02-03 14:35

shap，一个神奇的 python 库

通过利用合作博弈论，SHAP为每个特征分配一个值，反映其对特定实例预测的贡献。这些SHAP值使用户能够理解和解释复杂模型的行为。

Python_P叔·2024-02-03 14:33

创建shap文件的属性字段类型区别_在ArcGIS中为Shapefile属性表增加字段

weixin_39833290·2024-02-01 11:29

Android终极大招之全面取代drawble文件实现View圆角背景样式的新方案

一看到这样的实现效果，自然就是创建drawble文件，设置相关属性shap，color，radius等。然后将drawble文件设置给对应的view即可实现想要的效果。但是作为一个SDK，

OpenHarmony_小贾·2024-01-30 06:34

XGBoost系列6——探秘XGBoost的黑盒：模型解释与可视化

目录写在开头1.XGBoost模型的解释困境1.1模型复杂性1.2非线性关系建模1.3缺乏可解释性工具1.4对业务应用的挑战2.SHAP、LIME等解释工具的介绍2.1SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations

theskylife·2024-01-26 21:21

20/76-卷积，填充，步幅，多通道输入输出

importtorchfromtorchimportnndefcorr2d(X,K):#本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用,x是输入，k是核矩阵h,w=K.shapeY=torch.zeros((X.shape[0]-h+1,X.shap

CeciliaJingle·2024-01-17 22:53

SVR， adaboost， MLP， GBDT， XGBOOST， LIGHTGBM以及随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释

SVR,MLP,adaboost，GBDT,XGBOOST,LIGHTGBM，随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释导入所需要的库及数据处理模型超参数优化拆分训练集和测试集，进行shap解释导入所需要的库及数据处理

sdu_study·2024-01-17 14:18

SHAP：最受欢迎、最有效的可解释人工智能工具包

在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。为了解决这个问题，可解释人工智能（explainableAI,xAI）被提出并越来越受欢迎

Python数据挖掘·2024-01-16 22:31

推荐频道