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    shap图怎么看? - 知乎

    shap有多种实现方式,每种方式都适用于特定的模型类型,可以实现更快的逼近。 TreeExplainer :TreeExplainer专为树集合方法开发,如XGBoost,LightGBM或CatBoost。

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    shap - 知乎

    shapshapley Additive exPlanations)是一种流行的模型可解释性方法。 shap Python 包可让你快速创建各种不同的开箱即用图表。其独特的蓝色和洋红色使图表可以立即识别为 shap 图表。不幸的是,Python 包默认调色板既不适合色盲,也不适合…

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    shap原理 - 知乎

    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

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    何时使用shap value分析特征重要性? - 知乎

    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;而shap

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    SHAp值很大的特征对模型精度有何影响? - 知乎

    shap值大的特征意味着该特征对模型的预测结果有较大的影响,但这并不直接等同于该特征对模型精度的影响也一定很大。 因为模型精度是由多个因素共同决定的,包括特征之间的交互作用、模型结构的选择、训练数据的质量等

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    我在计算随机森林和XGBoost的SHAP时出现了不同的 - 知乎

    shapshapley 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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    shap - 知乎

    关于shap值其实我们之前的很多个推文中都介绍到,不论是R版本的还是Python版本的,亦不论是普通的分类问题还是生存数据模型的。在此推文中我们将基于XGBoost模型理解shap值的计算过程。此外,我们之前的shap可视化是基于别人封装好的函数。

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    SHAP可以用在GAN等生成模型上吗? - 知乎

    首先,完全不了解shap分析,查了一下好像是可解释性方向的。虽然生成模型不是分类预测,但是输入的噪声向量是否不同位置的值表示不同的意义也许可以研究一下(当然也可以分解之后看),这个方向可以去研究可控制生成,虽然现在并不是这么做的,现在一般添加一个类别向量进去。

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    有没有用于解释LSTM的时间序列分析的shap分析方法的代码呢? …

    知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、商业、 …

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    如何看待机器(深度)学习可解释方法(XAI)的现状与未来? - 知乎

    题主对现有的可解释方法进行了调研:大体分为局部可解释与全局可解释两大类方法,局部可解释针对具体的输…

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