有问题，就会有答案 - 知乎
SHAP（SHapley Additive exPlanations）は、機械学習モデルの予測を説明するための指標であり、特徴の重要性を評価します。
shap图怎么看? - 知乎
给定解释的每个实例由每个特征流上的一个点表示；点的 x 位置由该特征的 SHAP 值 ( shap_values.value[instance,feature]) 确定，并且点沿每个特征行“堆积”以显示密度； 条形图与 …
何时使用shap value分析特征重要性？ - 知乎
shap 属于模型事后解释的方法，它的核心思想是计算特征对模型输出的边际贡献，再从全局和局部两个层面对“黑盒模型”进行解释。shap构建一个加性的解释模型，所有的特征都视为“贡献者”。
shap - 知乎
SHAP (SHapley Additive exPlanation)是旨在解释具有独特视觉效果和性能价值的机器学习模型的输出。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 …
我在计算随机森林和XGBoost的SHAP时出现了不同的情况，这是为 …
- **随机森林**：在shap.summary_plot中，会区分class0和class1，因为随机森林的预测是一个概率分布，shap需要区分正面和负面的预测。 - **XGBoost**：由于其预测通常是得分而不是概 …
shap特征重要性可以用来分析stacking模型吗? - 知乎
Jul 28, 2024 · SHAP 是解释机器学习模型的重要工具，它在 Stacking 模型的特征重要性分析中同样具有强大的应用价值。 通过 SHAP，用户可以深入了解每个基础学习器的贡献和元学习器 …
在机器学习中，shap值的base value是怎么计算的？ - 知乎
SHAP 的 base value 通常是根据模型和数据自动计算得到的，这个值代表了在没有任何特征影响下模型的预测输出。 因此，从理论上讲，base value 是由数据和模型决定的，不建议进行手动 …
SHAP模型解释LSTM模型的代码？ - 知乎
深度学习模型 SHAP 可视化！ 往期精彩内容： 时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋：风速预测（八）VMD-CNN …
SHAp值很大的特征对模型精度有何影响？ - 知乎
shap值可以用来评估单个预测结果下的各个特征重要性，也可以评估一系列预测结果下整体特征重要性。 针对你遇见的问题，首先考虑你是如何计算精度的，以及如何计算SHAP值的，是单次 …
有没有用于解释LSTM的时间序列分析的shap分析方法的代码呢？ …
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …