很明显可以看出,与上一节中feature importance相比,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,而且还表现出影响的正负性。 3. SHAP的Python实现 Python中SHAP值的计算由shap这个package实现,可以通过pip install shap安装。 下面我们针对第1节中训练出的模型model,计算其SHAP值。 引用package...
本研究中所有的预测模型和相关分析都是使用Python3.7中的开源库(scikit-learn, XGBoost和SHAP) 在Jupyter notebook平台上进行的。 3.6?? 模型评估本文将数据集随机分为训练集(70%的队列)和测试集(30%的队列),预测AKI风险的模型仅使用来自训练集的数据建立,针对训练集进行不重复抽样随机分为5份。每次都用其中4份...
根据SHAP反馈的对目标特征的影响和参考文献解释描述符,对应分子片段的结构,构建QSPR模型;python生成大量虚拟样本,利用建好的XGBoost模型进行预报。本发明基于可靠的文献真实值和建模方法,所建的N‑P类有机敏化剂的XGBoost预报模型具有方便快捷,无化学污染的优点。权利要求书2页 说明书9页 附图3页CN 113808680 A...
用XGBoost回归建立NP类有机敏化剂的快速预报模型;根据建立的模型,快速预报测试集染料分子的PCE.根据SHAP反馈的对目标特征的影响和参考文献解释描述符,对应分子片段的结构,构建QSPR模型;python生成大量虚拟样本,利用建好的XGBoost模型进行预报.本发明基于可靠的文献真实值和建模方法,所建的NP类有机敏化剂的XGBoost预报模型...
我有一台XGBoost型号的xgboost_model。绘制该XGBoost模型的特征重要性图; plot_importance(xgboost_model) pyplot.show() 该图显示了F分数。然而,F分数背后有一些重要的指标,比如增益、覆盖率和权重。 如何分别绘制重要性指标增益、覆盖范围和权重? 我使用的是python 3.7 ...
根据SHAP反馈的对目标特征的影响和参考文献解释描述符,对应分子片段的结构,构建QSPR模型;python生成大量虚拟样本,利用建好的XGBoost模型进行预报。本发明基于可靠的文献真实值和建模方法,所建的N‑P类有机敏化剂的XGBoost预报模型具有方便快捷,无化学污染的优点。
23.选择文献中实验或理论研究pce>12.5%的分子,划分片段、优化分子和生成描述符的过程同上,利用python编程生成大量虚拟样本; 24.然后将生成的大量的虚拟样本投入到已构建完成的预测模型中,进行预报。 25.一种实施定量结构关系方法预测有机敏化剂的功率转化效率的系统,执行本发明基于shap值构建可解释的xgboost回归模型预测...
23.选择文献中实验或理论研究pce>12.5%的分子,划分片段、优化分子和生成描述符的过程同上,利用python编程生成大量虚拟样本; 24.然后将生成的大量的虚拟样本投入到已构建完成的预测模型中,进行预报。 25.一种实施定量结构关系方法预测有机敏化剂的功率转化效率的系统,执行本发明基于shap值构建可解释的xgboost回归模型预测...