全流程:机器学习之 可解释性分析-SHAP 值,彻底了解每个图的含义 特征重要性-特征交互用起来不再迷茫https://shap.readthedocs.io/en/latest/example_notebooks/tabular_examples/tree_based_models/Census%20income%20classification%20with%20XGBoost.html, 视频播放量 1
2024年4月7日,晚上11点,Pragati Jhunjhunwala在MarkTechPost上发表文章,指出虽然全局特征效应方法(如Partial Dependence Plots和SHAP Dependence Plots)已广泛用于解释黑盒模型,展示每个特征对模型输出的平均影响,但在模型显示特征之间交互或局部效应异质性时,这些方法表现不佳。为解决这一问题,他们推出了Effector,这是一个...