SHAP是Python开发的一个"模型解释"包,可以解释任何机器学习模型的输出。其名称来源于SHapley Additive exPlanation,在合作博弈论的启发下SHAP构建一个加性的解释模型,所有的特征都视为“贡献者”。对于每个预测样本,模型都产生一个预测值,SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。 数据集(足球运动员身价估计)来...
假设几个变量的iv都高，但是相关性也高，模型选的话，只选择其中一个就够了
IV是informative value价值量xgb或light gbm的feature importance是特征重要性，两者计算方式完全不同。大多...