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期刊复现:利用递归特征筛选优化随机森林模型并基于SHAP和GAM识别特征影响阈值的模型解释
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期刊复现:连续数据与分类数据共存的SHAP可视化散点图与箱形图组合形式
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期刊复现:多分类任务如何拆分为二分类任务并进行堆叠预测提高模型预测性能
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期刊配图:PCA、t-SNE与UMAP三种降维方法简化高维数据的展示应用对比
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期刊配图:通过堆叠Mean|SHAP|展示不同区间对模型贡献度的可视化分析
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期刊配图:多分类模型SHAP如何通过热图进行模型整体或者单样本解读
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期刊配图:SHAP值分析模型可解释性在柱状图与蜂窝图中的进阶组合展示
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多模型SHAP+PDP解读Stacking集成模型:从基学习器到元学习器的可解释性与模型调参实现
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期刊配图:SHAP模型解释多种特征重要性柱状图可视化解析
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XGBoost模型优化:基于相关系数剔除多重共线性与穷举法进行特征选择
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期刊配图:绘制带置信区间的机器学习模型学习曲线
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Geographical-XGBoost:一种基于梯度提升树的空间局部回归的新集成模型实现
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期刊配图:两个输入变量共同作用对模型的影响:3D偏依赖图(PDP)与ALE图
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Science期刊复现:分类、回归与Shap分析多角度揭示同一数据集变量对目标的影响
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期刊配图:小样本回归模型误差与残差性能评估可视化分析
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模型解释:比PDP解释更可靠的ALE图解读单个与多个特征对模型预测的影响
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期刊复现:通过交叉验证减少数据偏差XGBoost模型残差可视化
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期刊复现:基于RF模型的SHAP总效应自定义全局解释与特征散点图优化
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期刊复现:基于RF模型的SHAP主效应蜂巢图和交互效应堆叠柱状图分析的可视化形式
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期刊复现:基于RF模型的SHAP解读 不同条件下模型的交互效应热图分析
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