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风控建模SHAP值原理与Python实现

SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一个用于解释机器学习模型预测Python库。 它基于博弈论沙普利(Shapley)值,用于衡量每个特征对预测结果影响。...在风控建模SHAP库可以帮助理解哪些特征对贷款违约等风险预测影响最大。 例如,通过SHAP值可以对比收入、信用评分、负债比率等特征对贷款违约预测影响程度。...一、SHAP使用步骤 SHAP库在风控建模使用步骤如下: 数据准备:首先,需要准备用于建模数据集。这可能包括各种特征,如借款人收入、信用评分、负债比率等。...三、SHAP值可视化、和模型特征重要性比较 1 导入数据 首先读取Python自带鸢尾花数据,具体代码如下: # 导入并处理鸢尾花数据集 import pandas as pd from...至此,风控建模shap值可视化已讲解完毕,如想了解更多建模内容,可以翻看公众号“风控建模”模块相关文章。

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从iViewSelect渲染了解vue渲染机制

难道data数据渲染比mounted还晚? 实际上不是的,mounted是在data或props之后再执行,那为什么会出现这个问题呢?...组件mounted赋值是延迟执行。...这就知道原因了,因为是延迟执行,所以在data渲染时候,以为渲染过了,mounted回调就开始调用了。...对于两次传入值,第一次在mounted触发,后续都在watch触发,但是mounted添加了异步执行,而watch没有异步调用,所以后续更改值反倒被之前值覆盖。...等延迟执行后返回是之前data值,mounted设置值就不生效了。 解决方式 解决方式有以下几种: 使用created created在渲染之前就覆盖了之前默认值,这样渲染时候就是新值了。

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实时渲染 PBR 材质

正确:无论光照条件如何,PBR 材质看上去都是正确,而在非 PBR 渲染,我们需要根据光照情况来进行参数调整,才能使渲染结果真实可信。...事实上,PBR 在离线渲染早已被广泛运用,我们看到许多动画电影逼真的渲染效果就运用了 PBR 技术。而由于计算量过大,PBR 长期没有在实时渲染领域发挥作用。...随着运行平台算力增强以及一系列优化算法出现,PBR 现在已经成为高质量实时渲染不可或缺技术之一。...在本文中,我们主要讨论基于物理材质。 材质属性描述 # 我们在深入理解渲染方程一文详细讨论了渲染方程,这个方程从物理上正确描述了光在场景中流动。...作为基于物理规律渲染方式,PBR 本身也基于渲染方程。在讨论渲染方程时候我们提到,渲染方程决定物体表面材质属性项是其中 BRDF 项,因为 BRDF 描述了光如何在一个表面上被反射。

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实时渲染角色反走样

作者:李静翔 走样 在图形学渲染技术,由于采样率不够会造成渲染结果锯齿以及抖动,我们把这种现象称作走样。...在离线渲染技术,为了克服走样问题,通常会增加每个像素采样点个数,然后平均得到最终颜色,这个方法是最自然方法。...在实时渲染技术,也有类似的技术,比如MSAA等,但这种方法对计算资源要求是成倍上升,因此出现了很多其他性能更优方法。...因为在实时渲染,在摄像机距离物体比较远时,都会用法线mipmap渲染。...最后可以得到下面简单方程: 这个方程是一个简化版本。在离线渲染,实际上要用球谐函数或者VMF函数去拟合原来normalmap,然后作者用了EM算法求解。

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技术解码 | 云渲染 WebRTC

渲染在现实⽣活,得到越来越多应⽤。其中,云游戏是云渲染最为经典落地场景,多家游戏互动直播平台⽬前已经对接腾讯云云游戏 PaaS 平台,异常⽕爆。...和直播场景不同,在云渲染场景,用户关注是⼀个按键发出后,到看到操作响应,总共需要多少时间,更关注低时延。我们选择 WebRTC 技术作为我们低延迟⽅案。...在 WebRTC 应⽤,延迟主要包含⼏个⽅⾯: 物理时延,这是数据包在⽹络传输时间; 指令上⾏延迟,该阶段用户按键等指令上传⾄云渲染服务端; 云端响应渲染+编码画⾯; 端上延迟,主要包括 JitterBuffer...由于云端渲染和软件有关系,⼀般情况下相对固定;编码耗时也相对固定,于是我们重点优化物理时延和端上延迟。 - 就近调度 - 物理时延是优化第⼀环。当前云渲染全国有多个数据⼼供客户接⼊。...因为现实复杂网络环境,⾼画质视频和低延迟是天平两端,需要平衡,因此我们在 Google TCC 基础上,调优滤波器敏感程度,使其更适⽤于云渲染场景,并可以达到不同敏感程度,可供用户主动决定使

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Delta Lake 2.0:Databricks急病乱投医???

这个2.0按照Databricks说法,就是把之前藏着捏着“高级”功能全部都开源出来了。这也包括了Databricks之前觉得特别重要Z-Ordering。...事实上也不难证明,在实际使用过程,如果涉及到metadata一些操作,Iceberg比Delta Lake理论和实践都应该要慢很多。...所以2019年Databricks看不下去,再不开源的话,可能开源生意就和它们没什么关系了。 但是Databricks又很舍不得自己独特优势。...而Databricks主推LakeHouse概念里面的开源文件格式如果是Delta的话,问题来了:Databricks自己家卖钱那个版本,功能性能都比开源强很多。...应该这样说吧,技术上Databricks是没问题,架构比Iceberg漂亮多了。产品上,Databricks给我们表演,那我只能说一个字:绝!

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flutterWidget 渲染过程

先看一张图: image.png Flutter 渲染过程,可以分为这么三步: 首先,通过 Widget 树生成对应 Element 树; 然后,通过Element树构建RenderObject对象...而无论是 Widget 还是 Element,其实都不负责最后渲染,只负责发号施令,真正去干活儿只有 RenderObject。 为什么要这样做呢?...实际上,Element 树这一层将 Widget 树变更(类似 React 虚拟 DOM diff)做了抽象,可以只将真正需要修改部分同步到真实 RenderObject 树,最大程度降低对真实渲染视图修改...,提高渲染效率,而不是销毁整个渲染视图树重建。...Element 是 Widget 一个实例化对象,将 Widget 树变化做了抽象,能够做到只将真正需要修改部分同步到真实 Render Object 树,最大程度地优化了从结构化配置信息到完成最终渲染过程

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OpenAI再放杀器Shap-E:史上最快文本转3D模型,代码、模型全开源

最近OpenAI再次发布了一款升级模型Shap-E,相比基于点云显式生成模型Point-E,Shap-E直接生成隐函数参数来渲染纹理网格和神经辐射场,收敛速度更快,在更高维多表示输出空间中实现了更好样本质量...Shap-E 在Shap-E模型架构设计,研究人员首先训练一个编码器来生成隐式表征(implicit representation),然后在编码器产生潜表征(latent representation...点云计算,对每个物体渲染了60个实体,而非20个。因为只用20个视图可能会由于盲点导致推断出点云出现小裂缝。 生成点云中点数量从4000个增加到16000个。...实验结果 编码器评估 研究人员在整个编码器训练过程主要跟踪两个基于渲染指标。 1. 评估重建图像和ground-truth渲染图像之间峰值信噪比(PSNR) 2....在文本条件设置,可以观察到Shap-E在两个指标上都比Point-E模型有所提高。

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iOS离屏渲染触发机制iOS离屏渲染触发机制

iOS系统离屏渲染利与弊 阅读需要约8分钟 前言 性能优化相信是每一个APP工程师所追求,而离屏渲染就是一个绕不开知识点。...需要在额外内存完成多图层组合绘制工作 GPU离屏渲染 现在我对上图中增加一个圆角,而上图是由3个图层组成,且图层渲染到画布后就会被销毁,导致GPU没办法一次性拿到所有图层来进行圆角切割....CPU“离屏渲染” 在CoreAnimation 渲染流程Display流程视图层绘制中提过,如果开启drawRect:方法就会触发CPU“离屏渲染”,该方法里所有代码都是在CPU中进行执行...,所以必须在offset-buffer完成全图图层裁剪后才可以放入帧缓存区。...当然还有其他方法设置圆角但不会触发离屏渲染UIBezierPath。 ? UIBezierPath会涉及到CoreGraphics,在渲染流程 负责图层绘制。

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DataBricks新项目Delta Lake深度分析和解读。

本文属于比较深度分析文章,需要读者对大数据架构有一定了解。初学者慎入。 DataBricks最近新开源了一个项目Delta Lake。这其实不算是个新项目了。...DataBricks在其商业版里面提供这样功能已经有一段时日了。对我来说Delta Lake就是久闻大名,但是不知道庐山真面目。...当然以DataBricks一贯既要为人民服务,更要为人民币服务做法,开源出来Delta Lake肯定不是其内部商业版全部。但是即便如此也可以让我们管中窥豹了。 文章分两部分。...以上是我一些简单分析和看法。当然我更好奇DataBricks企业版和这个开源版有什么区别。为什么内部折腾那么久之后最终开源了一个阉割版给大家。...毕竟对于DataBricks这样既全心全意为人民服务,更全心全意为人民币服务公司,任何举动我们都应该从技术和商业两个方面去分析。

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Vueset、delete方法在列表渲染使用

不知大家是否有过类似的经历,比如说for循环渲染数组或者对象数据,渲染完成后,给数组或者对象添加、修改、删除数据后却没有在页面渲染出来。...本篇就是来解释说明修改数组和对象数据视图立马更新问题,要掌握各种情况和set、delete方法使用 数组数据渲染修改、新增、删除问题 list渲染问题...控制台输入listpush方法 这样是可以渲染到界面上 结果我们继续添加list数据数据,却发现没有渲染在界面上 从结构上看起来添加不是响应式数据, Vue 无法探测普通新增属性  ...综上所述,数组要能直接触发视图更新在页面上渲染出来方法 1.利用数组api方法 2.改变数组指向内存地址(改引用) 3.利用Vueset、delete方法操作数组(推荐) 对象数据渲染修改

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OpenAI文本生成3D模型再升级,数秒完成建模,比Point·E更好用

隐式函数空间上潜扩散模型,可以渲染成 NeRF 和纹理网格。...训练 Shap-E 分为两个阶段:首先训练编码器,该编码器将 3D 资产确定性地映射到隐式函数参数;其次在编码器输出上训练条件扩散模型。...实验结果 编码器评估 研究者在整个编码器训练过程中跟踪两个基于渲染指标。首先评估重建图像和真实渲染图像之间峰值信噪比(PSNR)。...在训练结束之前,文本条件 Shap・E 在评估开始变差。 研究者发现 Shap・E 和 Point・E 倾向于共享相似的失败案例,如下图 6 (a) 所示。...我们可以观察到两个图像条件模型之间仍然存在一些定性差异,例如在下图 6 (b) 第一行,Point・E 忽略了长凳上小缝隙,而 Shap・E 试图对它们进行建模。

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在 Django 获取已渲染 HTML 文本

在Django,你可以通过多种方式获取已渲染HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作遇到问题,并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django ,您可能需要将已渲染 HTML 文本存储在模板变量,以便在其他模板中使用。例如,您可能有一个主模板,其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码,展示了如何在视图中将已渲染 HTML 文本存储在模板变量:def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后,我们将已渲染 HTML 文本存储在 context 字典。最后,我们使用 render() 函数渲染主模板,并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django获取已渲染HTML文本,然后我们可以根据需要进行进一步处理或显示。

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Vue.js 渲染行为插槽

在本文中我们讨论 Vue 渲染插槽模式能够帮助解决哪些问题。 在 Vue.js 2.3.0 引入作用域插槽显著提高了组件可重用性。...无渲染组件模式应运而生,解决了提供可重用行为和可插入表示问题。 在这里,我们将会看到如何解决相反问题:怎样提供可重用外观和可插入行为。...无渲染组件 这种模式适用于实现复杂行为且具有可自定义表示组件。 它满足以下功能: 该组件实现所有行为 作用域插槽负责渲染 后备内容能够确保组件可以直接使用。...无渲染插槽 行为基本上包括证明对事件反应。...总结 无渲染插槽提供了一种有趣解决方案,可以在组件公开方法和事件。它们提供了更具可读性和可重用性代码。

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Vue 强制组件重新渲染正确方法

设置回true 当v-if指令计算结果为true时,再次渲染my-component 在这个过程,有两个部分比较重要 首先,我们必须等到nextTick,否则我们不会看到任何变化。...在Vue,一个 tick 是一个DOM更新周期。Vue将收集在同一 tick 中进行所有更新,在 tick 结束时,它将根据这些更新来渲染 DOM 内容。...假设我们要渲染具有以下一项或多项内容组件列表: 有本地状态 某种初始化过程,通常在created或mounted钩子 通过jQuery或普通api进行无响应DOM操作 如果你对该列表进行排序或以任何其他方式对其进行更新...但是,不会希望重新渲染列表所有内容,而只是重新渲染已更改内容。 为了帮助 Vue 跟踪已更改和未更改内容,我们提供了一个key属性。...在这里使用数组索引,因为索引没有绑定到列表特定对象。

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OpenAI Gym 高级教程——可解释性和可视化

解释性工具:SHAP SHAP 是一个用于解释机器学习模型输出强大工具。我们将使用 SHAP 来解释强化学习模型在环境决策。...) # 可视化解释结果 shap.summary_plot(shap_values, sample_observation) 在上述代码,YourModel 是你强化学习模型,shap.Explainer...强化学习过程可视化 强化学习模型训练过程通常比较复杂,通过可视化可以更好地理解模型在环境表现。...env.close() 在上述代码,YourModel 是你强化学习模型,通过循环在环境执行动作,并实时渲染环境状态。...我们使用 SHAP 来解释模型输出,在训练过程可视化奖励变化趋势,以及通过状态值函数可视化理解模型对不同状态估值。这些技术可以帮助你更好地理解和分析强化学习模型行为。

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