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shap的summary_plot和force_plot
python风控模型
重庆未来之智信息技术有限公司官方账号
2023-01-13 02:50:08
课时名称
课时知识点
shap的summary_plot和force_plot
shap的summary_plot和force_plot
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shap的summary_plot和force_plot
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基线理解_
SHA
P的理解与应用
本文深入探讨
SHA
P（
SHa
pley Additive exPlanations）框架，包括
SHA
P值和
SHA
P交互值的概念，以及它们在for
ce
plot
、
summary
plot
和dependen
ce
plot
中的应用。通过官方示例和个人实践，解释如何处理类别特征和交互作用，以更好地理解和解释模型预测。
day17
sha
p图的绘制@浙大疏锦行
本文介绍了
SHA
P图的几种常见绘制方法，包括
Summary
Plot
、Dependen
ce
Plot
、Scatter
Plot
和For
ce
Plot
，用于解释机器学习模型的特征贡献，帮助理解模型预测机制。
sha
p学习笔记
本文介绍了
SHA
P（
SHa
pley Additive exPlanations）解释器的基本原理，并提供了XGBoost模型中使用
SHA
P的详细步骤。通过链接分享了多个实用案例，包括
SHA
P值的计算、可视化方法，如
summary
plot
和for
ce
plot
。文章还特别指出了解决XGBoost模型在编码问题上的技巧，以及如何通过
SHA
P分析模型预测的重要特征和贡献度。
再见“黑匣子模型“！
SHA
P 可解释 AI (XAI)实用指南来了！
本文介绍了
SHA
P（
Sha
pley Additive Explanations）方法在解释回归模型预测中的应用，通过波士顿房价数据集展示了如何使用Python的
SHA
P库进行XAI分析。
SHA
P值基于合作博弈论的
Sha
pley值，提供模型预测的个体解释。文章通过
SHA
P特征重要性、
Summary
Plot
、Dependen
ce
Plot
、For
ce
Plot
和Decision
Plot
等多种可视化工具，揭示模型中特征的影响和相互作用，强调了
SHA
P在模型可解释性方面的价值。
机器学习+城市规划第三期：XGBoost-
SHA
P分类模型实战
本篇博客介绍了如何使用XGBoost-
SHA
P模型进行城市规划问题的分类分析。首先，介绍了XGB模型的实战流程，包括环境设置、模型训练、结果输出和实验。接着，详细阐述了
SHA
P因素机理分析，包括模型定义更新、环境设置与基本配置以及
SHA
P机理可视化。通过
SHA
P
Summary
Plot
、
SHA
P Dependen
ce
Plot
和
SHA
P For
ce
Plot
三种图像，分析了特征对模型预测的贡献情况，以及特征之间的交互效应。
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持牌照消费金融模型专家，和中科院，中科大教授保持长期项目合作；和同盾，聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务，线上线下业务，包括现金贷，商品贷，医美，反欺诈，汽车金融等等。模型项目200+，擅长Python机器学习建模，对于变量筛选，衍生变量构造，变量缺失率高，正负样本不平衡，共线性高，多算法比较，调参等疑难问题有良好解决方法。
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持牌照消费金融模型专家，和中科院，中科大教授保持长期项目合作；和同盾，聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务，线上线下业务，包括现金贷，商品贷，医美，反欺诈，汽车金融等等。模型项目200+，擅长Python机器学习建模，对于变量筛选，衍生变量构造，变量缺失率高，正负样本不平衡，共线性高，多算法比较，调参等疑难问题有良好解决方法。
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