基于集成学习的用户流失预测并利用shap进行特征解释 小P：小H，如果我只想尽可能的提高准确率，有什么好的办法吗？...，只有召回率低于LR 利用shap进行模型解释 shap作为一种经典的事后解释框架，可以对每一个样本中的每一个特征变量，计算出其重要性值，达到解释的效果。...该值在shap中被专门称为Shapley Value。 该系列以应用为主，对于具体的理论只会简单的介绍它的用途和使用场景。...即explainer带入的是X_test_summary f(x):预测的实际值model_vot.predict_proba(X_test)[:,1] data:样本特征值 shap_values：f...好在可以借助shap进行常见的特征重要性解释等。
前言 Python实战之天气预测 1....爬取数据 这里使用request库和正则表达式进行数据的爬取 爬取网上的历史天气数据，这里我使用了成都的历史天气数据（2011-2018年） 之后的天气预测也将会使用成都的历史天气数据 目标网址： http...所以我们加上了判断语句，当然细心的小伙伴应该可以看到我们这里还会构造出2019年的链接，这个错误链接我们在后面获取数据的时候会进行处理，若链接是没用的，我们选择不处理，直接pass。...1.2 获取网页源码 response = requests.get(url) if response.status_code == 200: html = response.text...'a', encoding='utf-8') as f: f.write(s) 得到成都历史天气数据（2011-2018年）(点击可下载) 1.5 分析数据 这里暂时简单分析数据，之后会有文章进行详细分析
第一篇主要把SHAP值的各类图表操作方式进行展示： 机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一） 接下来主要围绕一篇文章的内容展开【黑盒模型实际上比逻辑回归更具可解释性】 源代码部分：smazzanti...SHAP值对于人类来说是不可理解的(即使对于数据科学家来说也是如此)，概率的概念要容易理解得多。 所以文章将SHAP -> 预测概率进行迁移。...客舱等级 3 案例 4 SHAP值下：类别特征额外处理 1 一元插值 1.1 原文理论部分 想要从SHAP过渡到概率，最明显的方法是绘制相对于SHAP和(每个个体)的预测的生存概率(每个个体)。...1.2 解析映射函数 参考文章：Python：插值interpolate模块 文章中，所使用的SHAP -> 预测概率进行迁移的方法为：一维插值interp1d() 插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况...大概的流程是： 创建catboost模型 使用模型预测，得到样本预测的：pred_cat 使用模型预测全样本的shap值：cat.get_feature_importance(data = Pool(X_all
CatBoost和SHAP结合在一起构成了一个强大的组合，可以产生一些非常准确并且可以进行解释的结果。 本文将展示如何一起使用它们来解释具有多分类数据集的结果。...数据清理/ EDA 数据集没有缺失值，所以我们直接进行EDA查看特征的分布并检查异常值。...下面我们将展示2个预测，一个是正面得分，一个是负面得分。 这两个独立的预测瀑布图可以让我们更深入地了解每个特征是如何影响预测分数的。它为我们提供了每个特征的SHAP值和范围以及方向。...它还在左侧显示了每个特征的得分。这让我们能够分解每个特征对单个分数或预测的影响。 为了更好地了解每个特性，我们还可以使用每个特征的SHAP值创建散点图。...它允许我们从许多不同的角度来看特征，而不是我们可以用普通的EDA和相关性来探索。它确实名副其实的附加解释，可以通过模型进行预测建模，让我们深入了解特征本身。 作者：lochie links
它通过将待填充的数据集中的每个缺失值视为一个待估计的参数，然后使用其他观察到的变量进行预测。对于每个缺失值，通过从生成的多个填充数据集中随机选择一个值来进行填充。...我们可以根据现有数据的特点选择不同的距离度量——“欧几里得距离”、“曼哈顿距离”、“闵可夫斯基距离”等。对于数值特征，KNN插值对相邻值进行加权平均。对于分类特征，KNN取最近邻值的众数。...它将待填充的缺失值视为需要估计的参数，然后使用其他已知的变量作为预测变量，通过建立一系列的预测方程来进行填充。每个变量的填充都依赖于其他变量的估计值，形成一个链式的填充过程。...步骤： 初始化：首先，确定要使用的填充方法和参数，并对数据集进行初始化。 循环迭代：接下来，进行多次迭代。在每次迭代中，对每个缺失值进行填充，使用其他已知的变量来预测缺失值。...能够灵活地处理不同类型的变量和不同分布的数据。 注意事项： 对于不适用于预测的变量，需要进行预处理或者使用专门的方法进行填充。
机器学习（十）——使用决策树进行预测（离散特征值） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、绘制决策树 决策树的一大优点是直观，但是前提是其以图像形式展示。...决策树比knn算法的一大优势，就在于其构建完的决策树，后面每个新的样本都可以直接使用来预测，并不需要重新读样本，重新生成。除非样本本身有很大变动，否则保存生成的决策树，更为重要。...2）绘制决策树 读取生成结果，并且调用绘制的代码进行绘制，代码如下： ? 3）使用决策树进行预测 读取决策树，并且输入新的一个人的特征值，即可告知该使用何种隐形眼镜。 ?...预测结果 ? 五、总结 决策树的难点还是在于生成决策树，使用过程其实很简单。...另外，决策树可以进行存储，这一大特性，使得其比knn算法的优势显著，特别是样本数量大的情况。
输出打印为: b1=>7.2882 b2=>7.1 7.22-7.0=0.1882
首先从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户。...算法预测豆瓣电影用户的性别 本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同，因此进行了此实验。...使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器，使用样本中的90%作为训练样本，10%作为测试样本，准确率可以达到81.48%。...kNN算法 k-近邻算法（KNN），是最基本的分类算法，其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。...，在前k个中选择出现次数最多的标签，即为样本i的预测值。
可以看到整个异质性HTE的求解经过： 因果推断笔记——DML ：Double Machine Learning案例学习（十六） 我们首先基于X使用ML获得T的残差和Y的残差，之后使用lr拟合残差，不同的是...（ITE）的前世今生 和 机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一） 引发的思考。...ITE代表的是无偏个体效应 再来看一下SHAP值中，可以“量化”不同特征，对个体的影响值，那么这个值，可以认为是RM的ITE吗？...虽然，SHAP值肯定是有偏的，但是也想沿着这个问题来看，SHAP值理论中的SHAP代表的怎么样的 “ITE”？在有偏的结论下，该如何解读？...之后简称sITE （此处应该需要公式推导，笔者水平就解读有限了） 个人理解: 的 均 值 那么这里的实验组 - 对照组中的对照组就是，模型预测情况下，所有个体的“平均水平” 如果其中有一个特征是
在开发中，我们经常需要获取用户在表单中输入的数据，然后进行处理或提交到服务器。今天我们就来聊一聊，如何用JavaScript获取HTML表单中的值。...使用 FormData 构造函数 FormData 是一个非常方便的工具，它可以把表单中的所有数据打包成键值对的形式。...formData.entries()：这个方法返回一个包含所有键值对的可迭代对象。我们可以用for...of循环来遍历它们，并输出每个字段的名称和值。...假设你在开发一个在线购物的系统，用户在填写订单表单后点击提交，你可以用上面的方法获取到用户的所有输入数据，然后进行验证或发送到服务器。...，特别适合在现代Web开发中使用。
前言 - 发送登录请求以后想看Cookies的值，文档只提供直接使用Cookie没有查看值的介绍，下面给大家讲一下实现代码。
2020-07-23 发表在 编程语言 35 字典获取值方式： aa=dict() aa.get('aa') 如果想改成对象获取方式，可以用下列代码： # 定义一个类 class
直接获取listbox.items[i].ToString()显示的是空值 可以先把listbox中的值取出来放到list中，再读出list中的值 lblog是一个listbox控件 List<string
在这里，我们将研究SHAP值，这是一种解释来自机器学习模型的预测的有效方法。 SHAP —表示SHapley Additive ExPlanations是一种解释来自机器学习模型的单个预测的方法。...SHAP基于Shapley值，Shapley值是经济学家Lloyd Shapley提出的博弈论概念。通过允许我们查看每个特征对模型的预测有多大贡献，该方法可以帮助我们解释模型。...使用样例 上面的算法看着很复杂，很难从头开始实现所有这些， 但是是与Python的好处就是我们可以使用一个称为shap的库来完成此任务。...您可能已经注意到的另一件事是，我使用了一个名为TreeExplainer的类。这是因为在此示例中，我们使用了基于树的模型（Random Forest）。在shap库中有几个“解释器”。...总结 我们已经研究了SHAP值，这是一种解释来自机器学习模型的预测的方法。通过这种方法，我们可以查看各个预测，并了解每个功能如何影响结果。
, setMethod); } } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } return pd; } //对obj对象的指定字段进行值设置...PropertyDescriptor pd = getPropertyDescriptor(clazz,propertyName);//获取 clazz 类型中的 propertyName 的属性描述器...[]{value});//调用 set 方法将传入的value值保存属性中去 }catch (Exception e){ e.printStackTrace(); } } //根据属性字段及对象获取对应的属性值...PropertyDescriptor pd = getPropertyDescriptor(clazz,propertyName);//获取 clazz 类型中的 propertyName 的属性描述器...getMethod.invoke(clazz, new Object[]{});//调用方法获取方法的返回值 } catch (Exception e) { e.printStackTrace(
KNN的工作假设是，通过查看它们所依赖的数据点与产生类似类别和结果的数据点的接近程度，可以预测类别或结果。这种关于近似性/接近性的重要性的直觉是对所有KNN结果的解释。...然而，使用注意力值的整体效用还需要更深入的验证，特别是与利用其他可解释方法（如 SHAP）相比。...SHAP 建立在使用博弈论中的 Shapley 值的基础上，在博弈论中，通过将不同的特征视为联盟中的不同玩家来计算特定特征值对选定预测的影响。...作者采用了深度学习模型的梯度解释方法，该方法基于预期梯度，使用 1000 个随机样本的背景数据，为每个预测提供 Shapley 值的近似值。...SHAP 的解释是通过 SHAP 的特征相加的性质来提供的，以便直观地看到医疗特征的存在或不存在是如何通过它们在每个时间点的 Shapley 值的总和来定义预测的。
一、传统的方式 创建一个公共数据资源类，用于存储窗体2的TextBox的值： public class ComValue { public static string Txtvalue...Form2 f2 = new Form2(); f2.Show(); } //使用timer 不停的对label2进行复制...(object sender, EventArgs e) { label2.Text = ComValue.Txtvalue; } 这种方式通过使用...二、使用委托传值，将form1为lable2赋值的方法传递给form2 窗体1的代码： private void button1_Click(object sender, EventArgs...1的SetValue函数 } 窗体界面与执行结果： ?
一般情况请注意别先删除了选中行，又去使用。那就会导致找不到选中行。。。。。哥犯了这个错误。。。..., MessageBoxDefaultButton.Button1) == DialogResult.OK) { //获得选择的序列号...lstwlview.Items[c[1]].Text; //ss = lstwlview.Items[c[0]].SubItems[1].Text;// 表示选中行的第二列
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 JS当中不能接收ModelAndView的返回值吗？一定要在JSP页面中才能接收吗? 1 方法一 【有效】 可以的，跟el表达式访问方式一样。...示例代码，一个数据展示请求的Action中存入一个userId: @RequestMapping(value="/diary") public ModelAndView toDiaryList...user.getId(); view.addObject("userId",id); } return view; } 在页面jsp文件中js中使用这个...台返回的是js，还是json？这个一定要搞清楚！...，就是我创作的最大动力，我们下篇文章见！
问题 全连接神经网络算法是一种典型的有监督的分类算法，通过算法所分类出来的预测值与真实值之间必定存在着差距，那如何利用pytorch评估真实值与预测值之间的差距了？从来确定训练模型的好坏。...方法 我们可以应用一个损失函数计算出一个数值来评估真实值与预测值之间的差距。...然而在torch.nn中有很多的损失函数可供使用，比如nn.MSELoss就是通过计算均方差损失来评估输出和目标值之间的差距。...也可以调用loss.backward()进行反向传播计算得出真实值与预测值之间的差距。...应用nn.MSELoss计算损失的例子 结语 在pytorch的框架下我们能够很轻松调用其自身提供的损失函数，如nn.MSELoss评估输出和目标值之间的差距或者是更为复杂的反向传播来计算损失值。
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