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如何在交叉验证中使用SHAP?

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(explainable AI, xAI)被提出并越来越受欢迎。xAI领域旨在解释这些不可解释的模型(所谓的黑匣子模型)如何进行预测,实现最佳的预测准确性和可解释性。这样做的动机在于,许多机器学习的真实应用场景不仅需要良好的预测性能,还要解释生成结果的方式。例如,在医疗领域,可能会根据模型做出的决策而失去或挽救生命,因此了解决策的驱动因素非常重要。此外,能够识别重要变量对于识别机制或治疗途径也很有帮助。最受欢迎、最有效的xAI技术之一是SHAP。

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TCP具体解释(3):重传、流量控制、拥塞控制……

在TCP的数据传送状态。非常多重要的机制保证了TCP的可靠性和强壮性。它们包括:使用序号。对收到的TCP报文段进行排序以及检測反复的数据;使用校验和来检測报文段的错误。使用确认和计时器来检測和纠正丢包或延时。   在TCP的连接创建状态,两个主机的TCP层间要交换初始序号(ISN:initial sequence number)。这些序号用于标识字节流中的数据,而且还是相应用层的数据字节进行记数的整数。通常在每个TCP报文段中都有一对序号和确认号。TCP报文发送者觉得自己的字节编号为序号,而觉得接收者的字节编号为确认号。TCP报文的接收者为了确保可靠性,在接收到一定数量的连续字节流后才发送确认。这是对TCP的一种扩展,通常称为选择确认(Selective Acknowledgement)。

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