#模型解释SHAP值 xgb_shap <- predict_parts(xgb_exp, type = "shap", new_observation=Train[2,]) plot(xgb_shap,show_boxplots=FALSE) #模型解释绘制ROC曲线 library(auditor) plot(model_evaluation(xgb_exp)) #模型解释部分依赖图(PDP) xgb_profiles <- model_profile(xgb_exp) plot(xgb_profiles) ...
R语言机器学习算法实战系列(一)XGBoost算法+SHAP值(eXtreme Gradient Boosting) R语言机器学习算法实战系列(二) SVM算法+重要性得分(Support Vector Machine) R语言机器学习算法实战系列(三)lightGBM算法+SHAP值(Light Gradient Boosting Machine) R语言机器学习算法实战系列(四)随机森林算法+SHAP值 (Random Forest) R语...
变量贡献度展示：SHAP值进一步展示了每个变量对预测结果的具体贡献，有助于更深入地理解模型的决策逻辑。ROC曲线：模型性能评估：ROC曲线用于评估XGBoost模型的整体性能，包括其区分正负样本的能力。部分依赖图：单个变量影响分析：部分依赖图聚焦于单个变量对预测值的影响，可以直观地展示变量与预测值之间的关系。
假设有两组变量,采用类似主成分分析的做法,在每一组变量中选择若干个有代表性的综合指标-变量的线性组合,通过研究两组的综合指标之间的关系来反映两组变量之间的相关关系,基本原理如下:首先在魅族变量中找出变量的线性组合,使其具有最大相关性,然后再每组变量中找出第二对线性组合,使其分别与第一对线性组合不相关,...
Shapley 值。TreeSHAP 的速度很快，但是它只能用于基于树的算法，如随机森林和 xgboost。而KernelSHAP 与...
SHAP值进一步展示了各变量对预测结果的具体贡献，帮助我们更深入地理解模型决策。此外，ROC曲线用于评估模型的整体性能，而部分依赖图（PDP）则聚焦于单个变量对预测值的影响。变量重要性图则直观展示了各特征在模型中的权重，CP图则提供了更全面的特征作用分析。若想了解更多关于XGBoost模型在R语言中的可...
SHAP值可以可靠地解释树模型。🌲 2用到的包 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 rm(list=ls())#devtools::install_github("ModelOriented/shapviz")library(shapviz)library(xgboost)library(tidyverse)library(patchwork) 3示例数据
Xgboost shap回归代码shap boosting回归树 为什么要使用Boosting? 单一模型的预测往往会有缺陷,为了解决复杂的问题,我们需要集成学习通过组合多个模型来提高机器学习的预测性能。 视频:Boosting集成学习原理与R语言提升回归树BRT预测短鳍鳗分布生态学实例 假设给定包含猫和其他动物图像的数据集,您被要求构建一个模型,可以将...
最近,我在网上发现了一款非常有趣的产品——R语言代做xgboost分类、lightgbm增强回归树BRT模型和可视化SHAP图的服务。价格也相当亲民,只需¥50.00就能到手,真的是太划算了。 在网购体验上,这个服务的购买过程非常简单。只需几步就能完成,付款后几乎没有等待,发货速度相当快,服务提供者通常会在几个小时内完成任务,...
经过比较,尽管三种模型都能够对过去和未来12个月的市场份额进行预测,但Xgboost模型在准确度上明显优于ARIMA和Prophet模型。因此,我们决定采用Xgboost模型,结合通过SHAP值和Wrapper方法选出的特征集,作为我们的最终模型。 模型应用 使用2008至2019年的完整数据集作为训练集,我们将利用最终模型对未来澳洲出口牛肉在美国市场所...