SHAP

2018 | 十大机器学习开源项目

这些项目在Github上得星的平均数量：898⭐️主题：Openpose、Shap、NumPy、图像、PyTorch，TensorFlow，PirateAI等Rank1OpenPose：用于身体，脸部和手部行为估
极小光·2023-03-15 07:06

【Python】取Numpy多维数组中最大的几个值的索引

np.argsort(a.ravel())[:-3:-1]得到index值为[53]接下来将在一维得到的索引，映射到高维，得到在高维数组中的位置索引pos=np.unravel_index(index,a.shap
MangoloD·2023-03-11 07:30

【CV with Pytorch】第 10 章 ：计算机视觉的可解释人工智能

有多个库可以帮助我们解释结构化数据模型，例如SHAP和LIME。本章介绍计算机视觉模型输出。以下是近年来提出的一些用于计算机视觉的白盒算法：CAMGrad-CAMGrad-CAM
Sonhhxg_柒·2023-02-22 07:49

机器学习可解释性01--shap

摘要本文介绍shap原理，并给出一个简单的示例揭示shap值得计算过程；然后介绍如何将shap值转化为我们更容易理解的概率。
飘涯·2023-02-06 03:32

python如何创建三维数组_NumPy 如何生成多维数组的方法

Numpy中，ndarray类具有六个参数，它们分别为：shap
weixin_39891158·2023-02-05 15:07

python：dlib在视频流中提取面部特征点

importnumpyasnpimportcv2importdlibcap=cv2.VideoCapture(0)detector=dlib.get_frontal_face_detector()#创建一个容器predictor=dlib.shap
独憩·2023-02-01 23:11

python 里 np.array 的shape (2,)与(2,1)的分别是什么意思，区别是什么？

numpy.ndarray.shap是返回一个数组维度的元组。(2,)与(2,1)的区别如下：ndarray.shape：数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。
琥珀色的微笑·2023-01-29 13:35

机器学习预测模型解释器 R语言实现SHAP分析，预测模型评估

机器学习预测模型解释器R语言实现SHAP分析，预测模型评估SHAP分析包含我们科研私家菜团队优化开发的SHAP包及模型分析示例代码，保证代码和图表均可以复现。提供全程。
「已注销」·2023-01-27 08:19

SHAP绘图负号不显示

一、问题使用SHAP做机器学习可解释性时，绘图负号不编码报错：Glyph8722missingfromcurrentfont二、解决过程发现使用英文编码可以正常显示负号，说明无法正常编码的原因类似于matplotlib
SWEENEY_HE·2023-01-21 19:26

shap学习笔记

shap学习笔记1shap使用代码2shap笔记shap原理解释https://yq.aliyun.com/articles/760042?
hengheng21·2023-01-21 07:38

保存Shap生成的神经网络解释图（shap.image_plot）

保存Shap生成的神经网络解释图（shap.image_plot）调用shap.image_plot后发现使用plt.savefig保存下来的图像为空白图，经过查资料发现这是因为调用plt.show()
Flyforever-Tang·2023-01-21 07:37

数据分析SHAP工具

文章目录SHAP使用单个case预测的解释多个case预测的解释参考博客SHAP使用SHAP:名称来源于ShapleyAdditiveexplanation.可以解释任何机器学习模型的输出。
小睿羊今天好好学习了吗·2023-01-21 07:07

shap解释模型特征，多张图保存的实现（要改源码

原始的shap一般是直接show出特征，需求是保存多张图，做特征变化的对比直接改shap.summary_plot源码可以实现函数参数增加save=False,path=False在summary_plot
量化大陆·2023-01-21 07:05

金融风控实战—模型可解释之shap

importtimeimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportxgboostimportpandasaspdimportnumpyasnp#混淆矩阵计算fromsklearnimportmetricsfromsklearn.metricsimportroc_curve,auc
Grateful_Dead424·2023-01-21 07:34

shap.force_plot()保存其生成的图片遇到的bug

做毕设需要保存shap.force_plot()生成的图片，但是plt.savefig()保存为空白，后来去问学长，学长说查看他们的源代码。
落花鸶弋·2023-01-21 07:03

shap问题

shap问题试了好多方法，弄了一天，总是出现TheSessiongraphisempty.Addoperationstothegraphbeforecallingrun().还有raiseTypeError
p&b·2023-01-17 13:53

opencv关于图像处理坐标的问题

与shap
天地一扁舟·2023-01-15 08:46

【机器学习】树模型决策的可解释性与微调(Python)

模型解释性对于某些领域（如金融风控）是极为看重的，对于树模型的解释性，我们常常可以通过输出树模型的结构或使用shap等解释性框架的方法：本文技术工具来自技术群小伙伴的分享，想加入按照如下方式目前开通了技术交流群
我爱Python数据挖掘·2023-01-14 06:22

cv2.matchTemplate()进行模板匹配

(img_7_path,img_8_path):img=cv2.imread(img_7_path,0)template=cv2.imread(img_8_path,0)th,tw=template.shap
qestion_yz_10086·2023-01-14 05:46

Keras、Tensorflow中卷积、池化Padding参数valid和same的区别总结

“same”代表保留边界处的卷积结果，通常会导致输出shape与输入shap
SwaggerWX·2023-01-14 00:33

Numpy基础学习_数组操作、向量化和广播

例如：通过修改shap属性来改变数组的形状importnumpyasnpx=np.array([1,2,9,4,5,6,7,8])print(x.shape)#(8,)x.shape=[2,4
小数learning·2023-01-13 21:38

常用AI/机器学习模型可解释技术与工具

作者|SophiaYang编译|岳扬目录01.SHAP02.Lime03.ExplainableBoostingMac
Baihai IDP·2023-01-13 17:20

【可解释性机器学习】可解释机器学习简介与特征选择方法

特征选择：FeatureImportance、PermutationImportance、SHAP1.Introduction什么是可解释机器学习（ExplainableML）？
镰刀韭菜·2023-01-13 17:50

几种特征选择方法的比较，孰好孰坏？

比较了CART、OptimalTrees、XGBoost和SHAP正确识别相关特征子集的能力。无论使用原生特征重要性方法还是SHAP、XGBoost都不能清晰地区分相关和不相关的特征。
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-31 17:18

[可解释机器学习]Task08：学习总结

学习的内容有：ZFNetCAMGrad-CAMCAM、Captum代码实战LIMELIME、shap代码实战学习感想：好的部分：从前根本没了解过可解释机器学习相关方面，但是也隐隐约约感受到了机器学习需要可解释性
pink_storm·2022-12-28 01:19

[可解释机器学习]Task07：LIME、shap代码实战

GPU平台：Kaggle一、shap工具包第一部分：基于shapley值的机器学习可解释分析第二部分：代码实战-UCl心脏病二分类随机森林可解释性分析第三部分：使用SHAP工具包对pytorch的图像分类模型进行可解释分析第一部分
pink_storm·2022-12-26 08:59

模型这次可以解释了，利用 Shap 可轻松实现模型输出可视化

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。
2201_75499313·2022-12-26 04:13

numpy中array的reshape方法

9,10,11,12]])print(Array.shape)输出结果一、明确更改行与列明确更改的行和列，假定更改为4行3列Array.reshape(4,3)print(Array)print(Array.shap
虚子莫徒·2022-12-24 21:11

numpy.shape的用法辨析shape[1:],shape[:-1]的区别

)print(a.shape[1:])print(a.shape[1::])print(a.shape[:-1])print(a.shape[:])print(a.shape[::])print(a.shap
道一斩·2022-12-24 07:26

python中shape[-1]，shape[0]，shap[1]

关于shape[0]、shape[1]具体内容可以看此链接：传送门这里在把评论部分摘录一下，以便自己记忆（传送门中的评论，有侵权联系我）。注意：不能单纯地将shape[0]、shape[1]理解为行列数，这会导致误解，应该将shape[0]理解为第一维，shape[1]理解为第二维，同理还有shape[2]、shape[3]等等。举个栗子就是：a=array([[[1,2,3],[4,5,6]]]
好事要发生·2022-12-24 07:55

pip list和conda list不一致冲突

起因：shap和numpy版本冲突详情：piplist和condalist中拥有numpy包的版本不一致程序运行的时候调用condalist中的包使用pipinstall/uninstall不改变condalist
啥也不会的炼丹师·2022-12-23 11:51

SHAP：解释模型预测的通用方法

LIMEDeepLIFTLayer-WiseRelevancePropagationClassicShapleyValueEstimation简单属性唯一地决定了可加性特征属性SHAPvaluesShapley值SHAP
tzc_fly·2022-12-22 13:17

归因分析笔记6:SHAP包使用及源码阅读

突然发现这篇文章居然被百度文库给盗了,举报侵权还要我自己打印保证函,最逗的是,上传保证函图片还要求开启flash,其心昭然若揭.目录安装使用示例shap.kmeansshap_values()KernelExplainer
lagoon_lala·2022-12-22 13:44

SHAP：Explain an Intermediate Layer of VGG16 on ImageNet ； TypeError: Tensors are unhashable

#导入库fromkeras.applications.vgg16importVGG16fromkeras.applications.vgg16importpreprocess_input,decode_predictionsimportnumpyasnpimportshapimportkeras.backendasKimportjson#loadpre-trainedmodelandchooset
Erwachen·2022-12-22 13:35

使用pandas将numpy中的数组数据保存为csv文件的方法

importnumpyasnpimportpandasaspdarr1=np.arange(81).reshape(9,9)print("arr1的type:{}".format(type(arr1)))print("arr1的shap
Immortal stars·2022-12-19 14:50

利用python将站点绘制在地图上

importnumpyasnpimportcartopy.crsasccrsimportcartopy.featureascfeatfromcartopy.mpl.gridlinerimportLONGITUDE_FORMATTER,LATITUDE_FORMATTERfromcartopy.io.shap
诺若落跺拓·2022-12-17 12:37

SHAP | 机器学习模型解释库

来源：大邓和他的PythonSHAP机器学习模型解释库想象一下，你正试图训练一个机器学习模型来预测广告是否被特定的人点击。在收到关于某人的一些信息后，模型预测某人会不会点击广告。但是为什么模型会输出这样的预测结果呢？每个特征对预测的贡献有多大？如果您能看到一个图表，显示每个特征对预测的贡献程度，如下所示，不是很好吗？Shapley值就能起到特征权重测度的作用。Shapley值是什么？Shapley
Python数据之道·2022-12-16 00:53

SHAP 可视化解释机器学习模型简介

模型介绍上面这个图就是一个比较直观的解释。机器学习模型一般都是一个黑盒。比如某个模型要进行一些预测任务，首先对模型输入一些已知条件（Age=65,Sex=F,BP=180,BMI=40），然后模型根据输入进行训练，最终训练完的模型可以对该条件输出预测结果（Output=0.4）所以这样模型只能得到最终的结果，至于模型内部是怎么计算的，输入的已知条件（Age=65,Sex=F,BP=180,BMI=
柴神·2022-12-16 00:20

【pytorch】如何理解tensor的sum()函数（axis、keepdims）

例子（二维）：原来shape为[5,4]，–>（求和后）shap
陈豆子·2022-12-14 00:32

SHAP--Explain ResNet50 using the Partition explainer

SHAP:Shapleyadditiveexplanations.一种博弈论方法，用于解释任何机器学习模型的输出。
Erwachen·2022-12-13 10:52

安装shap

**首推：**下载安装包：shap-0.41.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl（网址：https://pypi.org/project/shap/#files）下载后，放到cmd的目录下
challenge_9999·2022-12-12 20:24

SHAP应用举例

SHAP应用shap是可视化机器学习模型的一种方法，在使用shap之前，需要训练好特定的模型，然后导入shap库importshapshap.initjs()#这是为了能够输出shap的图像接着，将模型输入
Clufier·2022-12-12 20:24

shap报错问题解决

shap，完美安装方法～shap的官方文档：https://github.com/slundberg/shap但是，在使用过程会遇到各种各样的错误。
舞动的白杨·2022-12-12 20:53

XGB模型可解释性SHAP包实战

文章目录前言1.XGB建模2.SHAP分析参考文档前言Xgboost相对于逻辑回归模型在进行预测时往往有更好的精度，但是同时也失去了线性模型的可解释性。
椰风风风档不住·2022-12-12 20:21

SHAP可视化

版本冲突解释器条形图蜂群图依赖图问题1：绘图错误参考文章备注：每个条目如果没有遇到问题就可以直接跳过啦安装pipinstallshap装完没问题可以直接进下一步以下运行基于的环境及版本如下：问题1：numpy版本冲突问题大概是:安装SHAP
早起战士西卡子·2022-12-12 20:21

pycharm导入shap值不成功解决办法

pycharm导入shap值不成功解决办法pycharm导入shap值不成功解决办法pycharm：importshap,提示安装失败1.在anaconda命令框运行命令：condainstall-cconda-forgeshap
hydroclimate·2022-12-12 20:20

为什么shap_values中没有base_values属性的问题解决

问题来源：在学习shap过程中，想绘制waterfall与bar图，遇见如下错误：我的shap_values是参考shap官方文档中catboosttutorial的例子问题总结：我的shap_values
TTritium·2022-12-12 20:19

机器学习可解释性之shap模块的使用——基础用法（一）

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(partialdependenceplots)1.3瀑布图（waterfallplot）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3.1基础解释图（部分依赖
`AllureLove·2022-12-12 20:47

pytorch @和*运算

torch.Tensor([[2,3],[1,5],[1,2]])矩阵乘法要求第一个矩阵的列=第二个矩阵的行，两个3x2的矩阵直接乘会报错，验证一下>>>a1@a2RuntimeError:mat1andmat2shap
蓝羽飞鸟·2022-12-12 19:36

SHAP可解释工具的理解及应用

shap可解释工具的理解及应用以及图片保存1.shap可解释工具的理解不再黑盒，机器学习解释利器：SHAP原理及实战2.shap可解释工具的应用SHAP的理解与应用3.shap图片保存shap.force_plot
hear~·2022-12-12 15:50
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