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回归模型:基于熵权法与TOPSIS的多子模型DT、RF、XGB、LGBM、SVM等训练与权重赋值优化融合
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基于熵权法与TOPSIS融合的回归模型:SHAP权重赋能下的子模型与融合模型解释
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AI+Python医学数据分析实践——书籍赠送活动来啦!
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整体SHAP解释:TOPSIS优化与多模型融合的扩展
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顶刊复现:通过TOPSIS赋权优化多模型融合的SHAP解释提升模型透明性
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digital medicine复现:缺失值过滤、方差过滤、缺失值插补、相关系数与逐步特征选择
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顶刊复现:基于TOPSIS赋权的多模型融合方法及其优化应用提升模型预测性能
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机器学习多输入多输出模型中的SHAP解释应用
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贝叶斯优化XGBoost模型结合Early Stopping提高模型泛化能力减少过拟合
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期刊复现:XGBoost模型采用Early Stopping策略提高模型的泛化能力减少过拟合
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期刊复现:基于Pearson相关分析与SHAP评估特征重要性优化特征减少冗余
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期刊复现:XGBoost模型与LIME结合解析单样本预测的决策逻辑
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期刊复现:XGBoost结合PDP探究不同水平下特征对目标变量的影响
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更具有解释意义的聚类算法K-medoids与常见算法K-means的比较实现
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利用K-medoids算法为SHAP解释器提供数据背景加快SHAP计算速度
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随机打乱获取特征重要性结合递归特征选择:双重优化提升模型表现
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Eli5解释:通过随机打乱特征评估其对模型性能的重要性
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生存分析中的机器学习应用:从特征筛选、多模型建模到SHAP解释完整流程教学
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一区IF6.2期刊复现①:LightGBM特征重要性及部分依赖分析进行模型解读
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