shap

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

环境配置的相关问题

一、shap安装踩坑遇到错误：AmodulethatwascompiledusingNumPy1.xcannotberuninNumPy2.0.0asitmaycrash.Tosupportboth1.
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

摘要：属性描述了要素的相关特性，并存储于表中。在创建新的属性表或是向已有的属性表中增加字段的时候，必须指明数据类型和字段属性，比如精度(Precision)或长度(Length)。数据类型的选择和相关设置会影响存储和显示，并且对后台数据库的精度和效率有十分重要的意义。在ArcGIS中你可以将要素的属性值存储为七种数据类型之一，即短整型(shortinteger)、长整型(longinteger)、
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

Python中四舍五入保留小数位数的解决方案(包括数组)

int(v*d+.5)/delse:x=int(v*d-.5)/difi==0:X=np.array(x)else:X=np.append(X,np.array(x))returnX.reshape(shap
Jumbo Jing·2024-01-15 20:35

新建虚拟环境并与Jupyter内核连接

第一步：在cmd里新建虚拟环境，shap38是新建的虚拟环境的名字，python=3.xcondacreate-nshap38python=3.8第二步，安装ipykernel，打开ancondapowershellprompt
懒羊羊-申博版·2023-12-28 20:24

解决python保存图片是空白问题

我在使用SHAP绘图后，用plt.savefig函数保存图像，发现保存下来的空白的解决方案：plt.savefig函数放在plt.show()函数之前查看绘图函数的参数，比如我的绘图函数里面有个"show
QQRRRRW·2023-12-27 10:55

keras input操作

tf.keras.Input(shape=None,batch_size=None,name=None,dtype=None,sparse=False,tensor=None,**kwargs)参数介绍参数描述shap
与AI零距离·2023-12-26 07:04

随机森林回归模型，SHAP库可视化

随机森林回归模型创建一个随机森林回归模型，训练模型，然后使用SHAP库解释模型的预测结果，并将结果可视化。
进阶媛小吴·2023-12-24 05:02

可解释性分析（XAI)常用方法

1、SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations)SHAP是一种博弈论方法，可用于解释任何机器学习模型的输出。
笑傲江湖2023·2023-12-21 16:54

图片曝光修正方法（直方图均衡和CNN）

exposure_test.jpg")#underexpose=cv2.cvtColor(underexpose,cv2.COLOR_BGR2RGB)equalizeUnder=np.zeros(underexpose.shap
蓝羽飞鸟·2023-12-20 07:18

Mars3D(含Cesium)数据及服务篇：城市建筑物转为3DTiles白膜格式

Shapefile将空间特征表中的非拓扑几何对象和属性信息存储在数据集中，特征表中的几何对象存为以坐标点集表示的图形文件—SHP文件，Shap
木遥·2023-12-17 02:25

SHAP（四）：NHANES I 生存模型

SHAP（四）：NHANESI生存模型这是一个Cox比例风险模型，基于来自NHANESI的数据以及来自NHANESI流行病学随访研究。
rgb2gray·2023-12-03 13:57

SHAP（六）：使用 XGBoost 和 HyperOpt 进行信用卡欺诈检测

SHAP（六）：使用XGBoost和HyperOpt进行信用卡欺诈检测本笔记本介绍了XGBoostClassifier在金融行业中的实现，特别是在信用卡欺诈检测方面。
rgb2gray·2023-12-03 13:27

SHAP（五）：使用 XGBoost 进行人口普查收入分类

SHAP（五）：使用XGBoost进行人口普查收入分类本笔记本演示了如何使用XGBoost预测个人年收入超过5万美元的概率。它使用标准UCI成人收入数据集。要下载此笔记本的副本，请访问github。
rgb2gray·2023-12-03 13:25

SHAP（一）：具有 Shapley 值的可解释 AI 简介

SHAP（一）：具有Shapley值的可解释AI简介这是用Shapley值解释机器学习模型的介绍。沙普利值是合作博弈论中广泛使用的方法，具有理想的特性。
rgb2gray·2023-12-02 11:40

SHAP（三）：在解释预测模型以寻求因果见解时要小心

SHAP（三）：在解释预测模型以寻求因果见解时要小心与Microsoft的EleanorDillon、JacobLaRiviere、ScottLundberg、JonathanRoth和VasilisSyrgkanis
rgb2gray·2023-12-02 11:32

用ArcGIS制作核密度分析图

导出数据为shap工具箱——空间分析工具——密度分析——核密度分析——选择要分析的点要素——环境：处理范围选择最大的湖北地图——确定，结果如下所示核密度设置格式：符号系统，分类5，自然间隔分类——设置图层顺序
聪明波冲冲冲·2023-11-28 09:19

知识补给站20230419-20230421

文章目录1.FTP定价2.BP3.XGB中的SHAP4.其他格式转数据框5.树模型当中的增益是怎么计算的?6.plt作图小结？7.解决样本不平衡问题？8.缺失值填充9.周期损失的计算方法？
Charming&M·2023-11-27 16:45

SHAP - 机器学习模型可解释性工具

github地址：shap/docs/index.rstatmaster·shap/shap(github.com)SHAP使用文档：欢迎使用SHAP文档—SHAP最新文档SHAP介绍SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations
伪_装·2023-11-25 12:34

3D重建相关

不同3D模型表示方式的优缺点是什么，应用的场景是什么体素、网格、和点云之间可以互相转换是吗nerf、shap-e、3DGaussianSplatting用的是那种数据结构，涉及到数据的转换吗获得一个物体的点云有什么方法
Vincent不是文森特·2023-11-20 20:47

write_shape_model

create_aniso_shape_modelclear_shape_model(Operator)PossiblePredecessorscreate_shape_model,create_scaled_shap
小张小迪·2023-11-09 08:23

6个机器学习可解释性框架

1、SHAPSHapleyAdditiveexplanation(SHAP)是一种解释任何机器学习模型输出的博弈论方法。
没有人比我更懂暴力算法·2023-11-08 10:41

SHAP 和 LIME 解释模型

内容大纲1、SHAP解释器1.1案例：用于预测患者肺癌1.2案例中使用的shap解释器1.3举例说明：SHAP工作原理2、LIME解释器2.1案例：判断法律案件胜诉可能性2.2LIME解释器工作原理2.3
没有人比我更懂暴力算法·2023-11-07 19:37

PyTorch 矩阵乘法总结

[11]:torch.dot(torch.tensor([2,3]),torch.tensor([2,1]))Out[11]:tensor(7)torch.mul()a,b矩阵对应位置元素相乘，ab的shap
IAS-01·2023-11-06 12:23

SHAP（一）：使用 XGBoost 预测英雄联盟获胜

SHAP（一）：使用XGBoost预测英雄联盟获胜本笔记本使用Kaggle数据集英雄联盟排名比赛，其中包含从2014年开始的180,000场英雄联盟排名比赛。
rgb2gray·2023-11-06 05:11

工厂设计模式

FactoryPatternDemo这是一个演示类，将使用Shap
木易林1·2023-11-05 08:57

神经网络变量重要性排序输出

SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）是一种用于解释模型预测结果的特征重要性评估方法。
田晖扬·2023-11-03 19:14

风控建模五：GBM模型开发

风控建模五：GBM模型开发一、数据预处理1、相关性2、类别型变量怎么处理二、怎么调参1、锚定调参目标2、网格搜索调参3、贝叶斯调参三、解释性1、SHAP2、LIME四、模型保存、打分及部署1、生成model
白白的一团团·2023-11-03 19:41

SHAP算法在营销增益模型中的尝试

SHAP算法Shap算法，全称SHapleyAdditiveexPlanations，即沙普利加和解释。
田晖扬·2023-11-03 19:11

机器学习模型 非线性模型_机器学习模型说明

机器学习模型非线性模型ACaseStudyofShapandpdpusingDiabetesdataset使用糖尿病数据集对Shap和pdp进行案例研究ExplainingMachineLearningModelshasalwaysbeenadifficultconcepttocomprehendinwhichmodelresultsandperformancestayblackbox
柠檬大饭饭·2023-10-30 01:18

【机器学习可解释性】4.SHAP 值

机器学习可解释性1.模型洞察的价值2.特征重要性排列3.部分依赖图4.SHAP值5.SHAP值的高级使用正文理解各自特征的预测结果？介绍您已经看到(并使用)了从机器学习模型中提取一般解释技术。
cndrip·2023-10-29 20:19

【机器学习可解释性】5.SHAP值的高级使用

机器学习可解释性1.模型洞察的价值2.特征重要性排列3.部分依赖图4.SHAP值5.SHAP值的高级使用正文汇总SHAP值以获得更详细的模型解释总体回顾我们从学习排列重要性和部分依赖图开始，以显示学习后的模型的内容
cndrip·2023-10-29 20:44

【sklearn】对MNIST数据集进行PCA降维与重构，可视化对比

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportfetch_openmlfromsklearn.decompositionimportPCA加载数据集mnist=fetch_openml('mnist_784')X,y=mnist['data'],mnist['target']X.shape,y.shap
xjtu915·2023-10-21 16:42

shap-Basic SHAP Interaction Value Example in XGBoost

BasicSHAPInteractionValueExampleinXGBoostXGBoost中的基本SHAP交互值示例解释没有交互的线性函数SHAP交互值用一次交互解释线性模型SHAP交互值用到的环境是
蓝净云·2023-10-19 03:36

shap-An introduction to explainable AI with Shapley values

AnintroductiontoexplainableAIwithShapleyvalues训练模型检查模型系数使用部分依赖图的更完整的图片从部分相关性图中读取SHAP值Shapley值的可加性解释additiveregression
蓝净云·2023-10-19 03:36

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，
Android小贾·2023-10-16 06:47

java题 定义一个接口shape_编程定义一个图形接口 Shape, 内含2个抽象方法 get... JAVA编程题：编一个程序包含一个接口 shape（该接......

楼主你好具体代码如下:/*Shap接口*/publicinterfaceShap{publicintgetArea();publicStringtoString();}/*Rectangle抽象类*/publicabstractclassRectangleimplementsShap
旋风小黄瓜·2023-10-10 10:05
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