随着人工智能（AI）和机器学习（ML）在金融、医疗、自动驾驶等高风险、高影响力的关键领域日益普及，对其决策过程透明度和可解释性的需求变得前所未有地迫切。复杂的模型，如深度神经网络和集成树模型，常因其内部运作机制难以捉摸而被视为“黑箱 ...

针对昼夜温差(DTR)对短期干旱影响机制不清的科学难题，研究人员通过SHAP-XGBoost框架整合1961-2022年高分辨率气象数据，揭示DTR ...

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本文基于前期介绍的电力变压器，介绍一种基于 LSTM 预测模型的 SHAP 可视化分析教程。 数据集是使用.csv形式进行存储的，包括了除时间列外 “HUFL”, “HULL”, “MUFL”, “MULL”, “LUFL”, “LULL” 和 “OT”7个特征。 将 SHAP 值矩阵传递给条形图函数会创建一个全局 ...

详情请点击右方：郑老师团队指导 | Nhanes一对一高级学习班，不做实验发表SCI论文 先前本公众号就曾分享过，现在预测模型的文章，大多数都在用机器学习来建模和验证了，并且，可以看出，文章的题目已经不再强调“列线图”，现在文章多强调“SHAP”法。

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特征选择和超参数调整是每个机器学习任务中的两个重要步骤。大多数情况下，它们有助于提高性能，但缺点是时间成本高。参数组合越多，或者选择过程越准确，持续时间越长。这是我们实际上无法克服的物理限制。我们能做的是充分利用我们的管道。