将KernelExplainer (SHAP tool)用于管道和多类分类
KernelExplainer是SHAP（Shapley Additive exPlanations）工具包中的一个解释算法，用于解释机器学习模型的预测结果。它通过计算每个特征在预测结果中的贡献来帮助我们理解模型的决策过程。
管道是一种将多个数据处理步骤组合在一起形成一个工作流程的方法。在机器学习中，管道通常用于将数据预处理、特征提取和模型训练等步骤连接起来，以实现自动化的数据处理和模型构建流程。
多类分类是指对具有多个类别的数据样本进行分类的任务。在传统的二分类任务中，模型需要将数据样本划分为两个互斥的类别，而多类分类任务则要求模型将数据样本划分为多个不互斥的类别。
在云计算领域，KernelExplainer可以应用于管道和多类分类的场景中，帮助我们解释和理解机器学习模型在这些复杂任务中的决策过程。
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- 人工智能计算引擎（AI Engine）：提供了多种深度学习框架和算法的支持，可用于构建和部署机器学习模型。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/aiengine
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- 机器学习工作流（MLWorkflow）：提供了一站式的机器学习开发平台，支持数据预处理、模型训练和模型解释等环节的集成和管道化。 产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/mlworkflow
腾讯云的这些产品可以帮助开发者在云计算环境中灵活地应用KernelExplainer算法，构建和部署解释性强的多类分类模型，并实现自动化的数据处理和模型构建流程。
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我有一个用于3类分类问题的Pipeline对象。因为我找到的大多数示例都是针对二进制分类的，所以我发现很难完全理解如何为每个样本获得正确的图。因此，我有这样的代码(pipe_model是我之前安装的管道对象，X_train和X_test分别是我的训练和测试数据)： import shap
explainer = shap.KernelExplainer我知道不知何故，对于我分类的每个类</e
浏览 27提问于2019-06-12得票数 3
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如何在TPOT导出管道中使用shap或lime或任何其他模型可解释工具？例如，以下是shap库的一些代码，但您不能将TPOT管道传递给它。你会把什么东西放进去？explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X)
浏览 3提问于2021-05-05得票数 0
为了更好地理解k-means分割算法簇，我使用了用于ML可解释性的shap库。简而言之，我制作了一些博客，使用k-means对它们进行聚类，然后将聚类作为标签，并尝试对它们进行预测。我有5个簇，所以这是一个单标签多类分类问题。()shap_values = explainer.shap_values(scaled_data.i
浏览 277提问于2020-11-27得票数 3
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多类的SHAP值解释
、、、
0.01301026, 0.00205323, -0.01398647, -0.2280565 ]])我有以下期望值：例如，对于数组0中的第一行，我将期望值添加到数组我认为这是有意义的，但是对于二进制分类，SHAP值将产生一个两个数组，其中的值会被反映出来。为了提供一个示例，如果某个数据集中的一个样本具有一些任意性质，则如下所示：和
浏览 6提问于2022-05-10得票数 1
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我试图绘制图形这是我的代码rnd_clf是一个RandomForestClassifierexplainer = shap.TreeExplainer(rnd_clf) shap.summary_plot(shap_values[1], X)
我知道shap_values[0]是负的，shap_values[1但是对于多<em
浏览 3提问于2021-01-03得票数 5
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给出了通过Huggingface进行零镜头分类的任务如下：classifier = pipeline("zero-shot-classificationsummer','scores': [0.9780895709991455, 0.021910419687628746]}
我正在尝试提取SHAPscore_and_visu
浏览 2提问于2021-10-19得票数 5
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从树解释器的.shap_values(some_data)返回的SHAP值为XGB和随机森林提供了不同的维度/结果。我试过研究它，但似乎找不出为什么或如何，或在Slundberg (SHAP老兄的)教程中的任何一个解释。所以：下面是一些示例代码！(rf, X_train)
xg_explainer = shap.TreeExplainer(xg, X_
浏览 6提问于2020-04-03得票数 5
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我的目标是建立一个多通道分类器。为了提取相同的特征向量，测试集必须由拟合的管道进行处理。
知道我的测试集文件具有相同的训练集结构。这里可能的场景是在测试集中面对一个看不见的类名，在这种情况下，StringIndexer将
浏览 5提问于2016-01-08得票数 22
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作为，同样的应该应用于训练和测试数据。
使用比手工减去平均值和除以标准差(除了在管道中使用它的能力)有什么好处？LinearSVC在scikit中--学习依赖于多个类的 (正如larsmans所提到的，SVC依赖于1-VS-一个用于多类)。那么，如果我有多个类，使用以归一化为第一个估计量的管道来训练，会发生什么呢？它还会计算每个类别的平均和标准变化，并在分类时使用吗？更具体地说
浏览 1提问于2013-04-22得票数 6
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请有人解释一下(例如，也许)什么是科学知识中的，和之间的区别？我读过文档，我理解我们使用：
MultiOutpu
浏览 3提问于2017-03-15得票数 36
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我无法像这里( h2o )所详细描述的那样，重现在iml ()中使用iml ()的唯一示例。有人能指出与h2o一起使用iml的解决方案或其他示例吗？
library(rsample) # data splittinglibrary(dplyr) # basic data transformationlibrary(iml) # ML interp
浏览 5提问于2021-11-11得票数 1
谁能给我举个例子，说明在libsvm的多类SVM分类中，platt scaling是如何与k-折交叉验证一起使用的？
我将整个数据集分为两部分:训练和测试。为了进行交叉验证，我对训练数据进行了分区，其中一个分区用于测试，其余的用于训练多类SVM分类器。
浏览 3提问于2016-04-10得票数 1
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有五种不同的情绪-极端消极，消极，中立，积极和极端积极。因此，这基本上是NLP问题，因为我必须处理文本数据。哪种算法对这些数据最有效，背后的原因是什么。另外，我可以使用哪些分类度量来检查模型的性能以及选择特定度量的原因？
浏览 0提问于2021-09-25得票数 1
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虽然多类与多标签分类不同，但在多类中添加一个与所有的不同之处。编辑1：http://scikit-learn.org/stable/modules/multiclass.html#multilabel-learning
在这个链接中，它提到了多类子弹下支持的分类器作为一个-Vs-All和支持多标签的部分是令人困惑的。
浏览 0提问于2018-08-24得票数 7
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到目前为止，只阅读免费获得的NLTK书，，和浏览jacobs(?)NLTK食谱。我喜欢尝试一些想法。
什么样的分类器适合这个
浏览 1提问于2011-10-12得票数 7
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假设我们有四个不同标签/类的n样本，即A、B、C和D。我们训练了两个分类器：
First classifier：我们训练多类分类器，将数据中的样本分类为四类中的一种。假设模型的精度是%x。Second classifier：现在，假设我们所关心的是，如果一个样本是A或者不是A，那么我们会训练一个二进制分类器，用于将样本分类为A或非A。假设这个模型的精度是
浏览 0提问于2020-07-31得票数 2
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我在为多类分类器寻找一个很好的误差度量，很多人说通常使用F1度量。但是，考虑到多类分类器的预测是一个热点向量，这不意味着当预测错误时没有真正的积极因素吗？我会理解，在多标签分类方面，F1是一种强大的度量方法，因为向量中可能有多个1，但将F1应用于多类分类对我来说有点奇怪。这和准确不一样吗？或者这是否意味着应该使用F1评分每类？
浏览 0提问于2018-05-05得票数 2
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对于我的问题，图像可以是一个类别，多个类别，或零类别。标准做法是将零类别设置为所有零，还是应该在最后一层中添加一个额外的空类神经元？
例如，假设有5个类别(不包括null类)。我看过Stackoverflow的类似问题，但它们涉及到多类分类，它使用带有softmax输出的范畴交叉熵，而不是使用Sigmoid输出的二进制交叉熵，因此明显的选择是添加空类(或进行阈值处理)。
浏览 0提问于2019-07-05得票数 2
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我试图使用NLTK来训练一个用于多类文本分类的朴素贝叶斯分类器。但我无法接触原始文本。我得到的是一个支持向量机轻型格式的文件(每一行都有一个带有特性:value对的实例)。我只需导入这个文件，并使用这个数据集训练和测试朴素贝叶斯分类器。我想知道是否有办法将这个文件导入NLTK并直接用于训练分类器。
浏览 0提问于2014-03-24得票数 2
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在分类问题中，我们更喜欢使用tf.nn.softmax函数，因为该函数以概率形式给出输出，或者我们也可以实现tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，该函数对模型的输出应用我想把我的数据分成两类。我遇到一个代码，他们在最后一层使用了tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits。我想知道我们可以在最后一层使用sigmoid作为激活函数吗？
浏览 0提问于2018-10-12得票数 1
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