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SHAP 机器学习模型解释可视化工具
编程算法
神经网络
scikit-learn
机器学习
深度学习
SHAP 是机器学习模型解释可视化工具。在此示例中,使用 SHAP 计算使用 Python 和 scikit-learn 的神经网络的特征影响 。对于这个例子,使用 scikit-learn 的 糖尿病数据集,它是一个回归数据集。首先安装shap库。
润森
2022-09-22
2.5K
0
机器学习特征数据预处理
scikit-learn
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
关于特征值离散化的相关内容下面直接进行举例,主要是标签处理、特征处理和OneHot。
润森
2022-08-18
1K
0
机器学习开篇小菜
scikit-learn
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
本教程是本人尝试使用scikit-learn的一些经验,scikit-learn真的超级容易上手,简单实用。5分钟学会用调用基本的回归方法和集成方法应该是够了。
润森
2019-09-09
414
0
正态分布
scikit-learn
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
比如你可能会问班里的考试成绩是怎样的?这里其实指的是大部分同学的成绩如何。以下图为例,在正态分布中,大部分人的成绩会集中在中间的区域,少部分人处于两头的位置。正态分布的另一个好处就是,如果你知道了自己的成绩,和整体的正态分布情况,就可以知道自己的成绩在全班中的位置。
润森
2019-08-29
1.6K
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