ML之shap:基于boston波士顿房价回归预测数据集利用Shap值对LiR线性回归模型实现可解释性案例
2023-09-14 09:04:33 时间
ML之shap:基于boston波士顿房价回归预测数据集利用Shap值对LiR线性回归模型实现可解释性案例
目录
相关文章
- Mybatis+mysql动态分页查询数据案例——Mybatis的配置文件(mybatis-config.xml)
- 数据仓库专题20-案例篇:电商领域数据主题域模型设计v0.2(改进意见征集中)
- Spinner用法案例
- 大数据在信贷行业的营销与模型应用案例
- 企业大数据运用实战案例分享
- Python:数据类型转换之将Scikit-learn的Bunch数据类型转换为Pandas的DataFrame类型案例及代码实现
- Python语言学习之pandas:DataFrame二维表的简介、常用函数、常用案例(增删改查排序之选择指定列、根据条件选择特定数据、赋值、列名重命名、修改列数据、处理缺失值、列合并、分组之详细攻略
- Database之SQLSever:SQL命令实现查询之多表查询、嵌套查询、分页复杂查询,删除表内重复记录数据、连接(join、left join和right join简介及其区别)等案例之详细攻略
- ML之FE之FS:特征工程/数据预处理—特征选择之利用过滤式filter之利用方差阈值的特征筛选(自定义数据集,多种方法实现)案例实现代码
- ML之CB:基于自定义电影数据集利用CB基于内容推荐算法(多个指标基于同种相似度加权得分)实现电影Top5推荐案例
- ML之ME:Best-KS分箱/KS值(分类预测问题中评价指标、数据分箱方法)的简介(KS与ROC的关系)、使用方法、案例应用之详细攻略
- AutoML之flaml:基于OpenML数据集利用flaml框架自动寻找最优算法及其对应最佳参数(对比lightgbm和xgboost算法)实现预测航班是否延误二分类任务案例之详细攻略
- ML之catboost:基于人类性别相关属性的数据集利用catboost模型实现二分类预测(男女性别预测,全流程案例,包括代码实现)
- BigData之Spark:Spark(大数据通用的分布式开源计算引擎)的简介、下载、经典案例之详细攻略
- ML与Regularization:正则化理论即bias-variance tradeoff(权值衰减/提前终止/数据扩增/Dropout/融合技术)在机器学习中的简介、常用方法、案例应用之详细攻略
- python小案例——采集财经数据
- Adapter数据变化改变现有View的实现原理及案例
- 数据分析案例-停车场数据可视化分析
- 数据分析案例-数据可视化
- DataScience:数据生成之在原始数据上添加小量噪声(可自定义噪声)进而实现构造新数据(dataframe格式数据存储案例)