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本节介绍：基于
《Annals of the American Association of Geographers》
中的GeoShapley算法，结合空间效应对机器学习模型预测结果的可视化分析，展示如何利用GeoShapley算法确定位置重要性及其与特征之间的交互作用，数据采用模拟数据无任何现实意义，作者根据个人对机器学习的理解进行代码实现与图表输出，细节并不保证与原文一定相同，仅供参考。
详细数据和代码将在稍后上传至交流群，付费群成员可在交流群中获取下载。需要的朋友可关注公众文末提供的购买方式。
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✨ 论文信息 ✨
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论文原图
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✨ 模拟实现 ✨
✨ 论文解读 ✨
汇总图（论文原图）展示了特征重要性排名，并包含了GeoShapley值的汇总统计数据。位置（GEO）的贡献被确定为影响房屋价格的最重要特征，
住房特征，包括生活面积的平方英尺和等级，紧随其后，位置与住房属性之间存在交互作用，但其影响不如主要的非空间效应显着。例如，房屋年龄与位置之间存在一定的交互作用，表明年龄对房价的影响部分取决于房产的位置。
✨ 该文章案例 ✨
在上传至交流群的文件中，像往期文章一样，将对案例进行逐步分析，确保读者能够达到最佳的学习效果。内容都经过详细解读，帮助读者深入理解模型的实现过程和数据分析步骤，从而最大化学习成果。
同时，结合提供的免费AI聚合网站进行学习，能够让读者在理论与实践之间实现融会贯通，更加全面地掌握核心概念。
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