企业没有网站怎样做推广方案,品牌网球,企业网站建设课程设计,电商网站设计的流程SHAP：Python的可解释机器学习库 一、概念二、步骤三、代码-以波士顿房价为例summary_plotFeature Importanceshap_interaction_valuesdependence_plot完整代码一、概念 SHAP（Shapley Additive Explanations）模型是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法。它基于合作博弈论… SHAP：Python的可解释机器学习库 一、概念二、步骤三、代码-以波士顿房价为例summary_plotFeature Importanceshap_interaction_valuesdependence_plot完整代码 一、概念 SHAP（Shapley Additive Explanations）模型是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值概念，通过计算特征对预测结果的贡献来评估每个特征的重要性。 SHAP模型的核心思想是将每个特征的值与一个“参考值”进行比较，并通过不断添加特征来计算其对预测结果的贡献。这样可以得出每个特征对结果的影响程度，进而解释模型的预测结果。传统的feature importance只告诉哪个特征重要，但并不清楚该特征是怎样影响预测结果的。SHAP value最大的优势是SHAP能对于反映出每一个样本中的特征的影响力，而且还表现出影
