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Python shapley
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关于shapley 相关联的Python项目和问题：
最新问答
我正在使用shap包来计算和可视化xgboost模型的Shapley值。由此产生的交互式可视化效果非常好。有没有一种方法可以轻松地将它们导出到（仍然是交互式的）HTML文件？我想将它们包含在降价文档中 ...
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我使用xgboost的特性pred_contribs，以便为模型的每个示例获得某种可解释性（shapley值）。在
booster.predict(test, pred_contribs=True)
...
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我试图从这个网站上提取一些信息，比如说：
比例（处女座+GA+Shapley）：29个百分点/弧度=0.029 kpc/弧度=1.72 kpc/弧度=0.10 Mpc/度
但是：后面的所有内容都取决于 ...
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为了解决一个移动机器人路径规划问题，我使用Shapley，给定一组已经计算的子路径（目标到目标的路径），检查子路径创建的多边形内是否存在障碍物（多边形中的点检查）。问题是，有时路径会创建一个内部有不需 ...
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我对稳定婚姻问题有一个稍微不同的表述。基本上，我可以匹配一个男人和一个女人，但是偏好列表是不完整的，这意味着一个男人只对一部分女人感兴趣，反之亦然。我不认为原始的Gale-Shapley算法能解决这个 ...
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我有一个问题，我想可能有一个简单的答案。我试图使用Shap包返回ML数据集的特征子集（联合）的值。这是Shapley意义上的“值”，意味着存在所有特征的预测与存在连接（非屏蔽）特征的预测之间的差异。我 ...
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我有一个计算量很大的项目，似乎是并行化的一个很好的候选项目。该代码使用大量的GIS等高线，一个进程大约占用1.5gb的内存。有两个层次的逻辑可以被并行化：一个是将项目区域分割成更小（但仍然相当大）的区 ...
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我对shapley python包非常陌生。我想知道如何解释二元分类问题的shapley值？以下是我到目前为止所做的。
首先，我使用lightGBM模型来拟合我的数据。差不多
import shap
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我们应用了多种机器学习模型，如lightGBM、random forest、elastic net、XGBoost等进行预测。要求根据输入特征对预测值（每个预测）进行分解聚合。Sample data
...
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shapley支持逻辑回归模型吗
运行我得到的以下代码：
logmodel = LogisticRegression()
logmodel.fit(X_train,y_train)
predictio ...
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我正在使用Shapely库处理多边形。它有一个名为Polygon的类，该类获取一组有序的坐标，并将它们转换为多边形。
问题是我得到了一组无序的坐标。我想要一个包裹所有点的多边形
我一直在查看Shapl ...
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我已经使用GridSearchCV调整了一个模型。现在我想计算Shapley值并将其可视化。困难在于shap包只包含一个模型，而不是GridSearch结果。同样，它也不喜欢我传递它的最佳估计属性。它 ...
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最新项目
#双边shapley根据联盟博弈理论建立了一个双边shapley值包。包通常与mesa一起使用，mesa是python基于代理的模型包（mesa 0.8.3或更高版本）。shapley值是联盟博弈论的 ...
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估计任意函数的期望shapley（es）值。
此包Python名称：esvalues
目前版本： esvalues 0.4
最后维护 ...
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优势分析包
该软件包可用于优势度分析或shapley值回归，以确定给定数据集上预测因子的相对重要性。该库可用于关键驱动因素分析或边际资源分配模型。
有关详细说明here和官方文档here，请遵循git ...
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[！[生成状态]（https://gitlab.com/CEMRACS17/shapley-effects/badges/master/build.svg)](https://gitlab.com/C ...
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加权博弈的幂指数计算器，为：banzhaf幂指数、shapley-shubik幂指数、holler-packel幂指数、deegan-packel幂指数和johnston幂指数。
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shap（shapley加法解释）是解释任何机器学习模型输出的统一方法。shap将博弈论与局部解释相结合，将已有的几种方法结合起来，提出了基于期望的唯一可能的一致性和局部精确的加性特征属性方法。 ...
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用模式挖掘解释黑箱模型中shapley值对变量的影响
此包Python名称：shapSD
目前版本： shapSD 0.2.0
最后 ...
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