如下面的图片显示的，在提交的时候，如何让我的提交显示被校验呢。 其实流程也不是非常复杂，按照下面的过程来进行配置就可以了。...有关下载安装 gnupg 的方法和过程，请参考页面：如何在 Windows 上创建一个新的 GPG key 中的内容。 当你完成安装后，我们需要运行 Kleopatra 来创建一个 PGP Key。...选择 Kleopatra 右上角的文件，然后选择创建。 在弹出的对话框中，选择创建一个 OpenPGP Key。 在最后的对话框中，输入你的名字和邮件地址。...单击完成，显示创建的 PGP Key，然后在后面的控制台上也可以看到我们创建的 Key。 选择你要的 Key 后导出，你就可以导出成一个 asc 格式的文件，这个文件是一串秘钥。...在弹出的界面中，选择创建新的 GPG 然后将在上一步上拷贝的 Key 字符串，复制粘贴到这里。 然后单击添加 Key 来完成 Key 的添加过程。
在解决现实世界中的数据科学问题时，为了让企业信任您的模型预测和决策，他们会不断提出“我为什么要相信您的模型？”这一问题，这一点非常有意义。...可解释性的作用 对于想要了解模型如何工作的数据科学家来说，评估模型的准确性通常是不够的。数据科学家通常想知道模型输入变量如何工作以及模型的预测如何根据输入变量的值而变化。...PDP 部分依赖图（PDP或PD图）显示特征对机器学习模型的预测结果的边际效应，可以展示一个特征是如何影响预测的。部分依赖图可以显示目标与特征之间的关系是线性的，单调的还是更复杂的。...可以将每个ICE曲线视为一种模拟，显示如果改变特定观察的一个特征，模型预测会发生什么。为避免可视化过载，ICE图一次只显示一个模型变量。...shap.summary_plot(shap_values[1],X_test, plot_type="bar") 上图是特征重要性图谱，由上向下重要性依次减弱。
在VMware11中安装了ubuntu kylin14后，ubuntu的界面只是很小的一点，不是全部显示。...参考了：http://www.myexception.cn/other/1933714.html 我的解决步骤（先调节ubuntu的分辨率，之后设置VMware）： 1、在ubuntu的terminal...(这个命令只是起到暂时的效果)，参考：http://www.myexception.cn/other/1933714.html 3、运行步骤2中的命令后会发现vmware中的ubuntu的屏幕变大了，之后点击...vmware的这个按钮，如下图所示： ?...4、之后我vmware11中的ubuntu kylin14就全屏显示了。 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
通过SHAP框架，研究者可以解释每个输入特征是如何影响模型输出的，从而使得通常被视为黑箱的模型变得更加透明和可解释。...Shapley值用于公平地分配这些收益，衡量每个玩家对最终结果的平均边际贡献。在SHAP中，玩家是特征变量，合作博弈的总收益是模型的预测值。...model_parts()： 计算全局特征重要性，显示每个特征对模型输出的总体影响。...它旨在为用户提供简单而高效的可视化功能，帮助更直观地解释机器学习模型的预测局部解释（Local Explanation）：显示单个样本的特征对预测结果的具体贡献，例如：瀑布图（Waterfall Plot...特征依赖图（Dependence Plot）：探索特定特征的值如何影响预测结果。交互作用图（Interaction Plot）：展示两个特征之间的交互效应。
大家好，我是云朵君！ 导读： SHAP是Python开发的一个"模型解释"包，是一种博弈论方法来解释任何机器学习模型的输出。本文重点介绍11种shap可视化图形来解释任何机器学习模型的使用方法。...Force plot Local 可解释性提供了预测的细节，侧重于解释单个预测是如何生成的。..., X) Decision plot SHAP 决策图显示复杂模型如何得出其预测（即模型如何做出决策）。...从图的底部开始，预测线显示 SHAP value 如何从基础值累积到图顶部的模型最终分数。...在这种情况下，决策图和力图都可以有效地显示模型如何得出其决策。
SHAP****优点： 解决了多重共线性问题- 不仅考虑单个变量的影响，而且考虑变量之间的协同效应 缺点 计算效率低 应用方法 （基于tensorflow和keras） 导入SHAP库 import...(x_test) #x_test为特征参数数组 shap_value为解释器计算的shap值 绘制单变量影响图 shap.dependence_plot("参数名称", 计算的SHAP数组, 特征数组...['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 shap.dependence_plot("等效渗透率", shap_values, data_with_name,...plt.xlabel('Mean(average impact on model output magnitude)', fontsize=20)#设置x轴标签和大小 plt.tight_layout() #让坐标充分显示...，如果没有这一行，坐标可能显示不全 plt.savefig("保存.png",dpi=1000) #可以保存图片 重要性排序绘图 shap.summary_plot(shap_values, x_test
对于这个例子，使用 scikit-learn 的 糖尿病数据集，它是一个回归数据集。首先安装shap库。 !pip install shap 然后，让导入库。...shap_values = explainer.shap_values(X_test,nsamples=100) 出现一个漂亮的进度条并显示计算的进度，这可能很慢。...更深入地了解特定记录，可以绘制的一个非常有用的图称为force_plot shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values...基值是目标变量在所有记录中的平均值。每个条带都显示了其特征在将目标变量的值推得更远或更接近基值方面的影响。红色条纹表明它们的特征将价值推向更高的价值。蓝色条纹表明它们的特征将值推向较低的值。...s5仍然是这条记录中最重要的变量，因为它的贡献是最宽的（它具有最大的条带）。唯一显示负贡献的变量是s1，但它不足以使预测值低于基值。
目录 命令一：“cat /dev/urandom | md5sum”或“dd if=/dev/zero of=/dev/null” 命令二：使用sysbench来压测 命令三：使用stress来压测 如何让你的...CPU保持在90%以上的使用率呢？...命令二：使用sysbench来压测 sysbench是一款开源的、模块化的、跨平台的多线程性能测试工具，可用于CPU、内存、磁盘I/O、线程、数据库的性能测试。...：1.质数计算；2圆周率计算；sysbench使用的就是通过质数相加的测试。...可以看到，用户的cpu已达到90%以上了。
，以上都是我们建模的基本操作，下面我们开始加上SHAP SHAP 为了利用SHAP，我们需要创建一个二元模型，这样它们就可以给出一个明确的方向。...的瀑布图显示了单个预测，以及它们如何受到每个特征及其得分的影响。...这个瀑布图显示了当每个特征得分被应用时，它们是如何在每个方向上偏离的。这使我们能够看到每个特征对预测的影响。...这两个独立的预测瀑布图可以让我们更深入地了解每个特征是如何影响预测分数的。它为我们提供了每个特征的SHAP值和范围以及方向。它还在左侧显示了每个特征的得分。...x轴上显示特征的分数，在y轴上显示其SHAP值。
原文地址：http://www.devexpresscn.com/devResources/page-18-78.html
我们可以止步于此，向领导报告年龄这个直观且让人满意的指标是最重要的特征，紧随其后的是每周工作时长和受教育程度这些特征。...x轴是当某个特征从模型中’隐藏’时模型输出的平均幅度变化（对于此模型，输出具有log-odds单位）。详细信息，请参见论文。但是“隐藏”是指将变量集成到模型之外。...我们首先调用shap.TreeExplainer（model）.shap_values（X）来解释每个预测，然后调用shap.summary_plot（shap_values，X）来绘制以下解释： ?...我们可以通过绘制年龄SHAP值（log odds的变化）与年龄特征值的关系来实现： ? 图：y轴是年龄特征改变多少每年赚取5万美元以上的log odds。x轴是客户的年龄。...每个点代表数据集中的一个客户。 在这里，我们看到了年龄对对收入潜力的明显影响。请注意，与传统的部分依赖图（其显示当更改特征值时的平均模型输出）不同，这些SHAP依赖图显示了相互影响。
如何让你的CPU保持在90%以上的使用率呢？这在某些场景下非常有用。麦老师统计了一下，有如下几种办法。...注意： cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" |wc -l 这个命令的目的是获取当前CPU的个数 但有的系统，cat /proc/cpuinfo打印出来的信息里没有包含...命令二：使用sysbench来压测 sysbench是一款开源的、模块化的、跨平台的多线程性能测试工具，可用于CPU、内存、磁盘I/O、线程、数据库的性能测试。...：1.质数计算；2圆周率计算；sysbench使用的就是通过质数相加的测试。...可以看到，用户的cpu已达到90%以上了。
作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家分享一个新的kaggle案例：基于随机森林模型（RandomForest）的心脏病人预测分类。...[008i3skNly1gywzk3ed51j30oj0fkt98.jpg] 这个变量称之为“相对休息运动引起的ST压低值”。正常的状态下，该值越高，患病几率越高。但是上面的图像却显示了相反的结果。...于是作者进行了如下的SHAP可视化探索：针对单个变量进行分析。...ca字段的SHAP值最高 summary_plot summary plot 为每个样本绘制其每个特征的SHAP值，这可以更好地理解整体模式，并允许发现预测异常值。...dependence_plot 为了理解单个feature如何影响模型的输出，我们可以将该feature的SHAP值与数据集中所有样本的feature值进行比较： [008i3skNly1gyx01mnnfrj30zc0oymyl.jpg
文中所有蓝色字体均为链接，文章内部无法直接跳转，请点击阅读原文以访问链接 我曾经的文章中，写到了XGBoost、LightGBM和Catboost的对比研究。...在CatBoost文档中没有明确提到我们如何发现没有特性的模型。...[0,-1] shap_values = shap_values[:,:-1] shap.initjs() shap.force_plot(expected_value, shap_values[3,...https://github.com/slundberg/shap 2. 整个数据集的摘要(总体特性重要性) shap.summary_plot(shap_values, X_test) ?...我们还应该看到运行所有这些程序所需的时间： ? 在今天的内容中，我们看到catboost如何通过以上功能帮助我们分析模型，明天我们将继续更新，希望能帮助你更好地使用这些工具去开发模型。 ? End
在解决现实世界中的数据科学问题时，为了让企业信任您的模型预测和决策，他们会不断提出“我为什么要相信您的模型？”这一问题，这一点非常有意义。...可解释性的作用 对于想要了解模型如何工作的数据科学家来说，评估模型的准确性通常是不够的。数据科学家通常想知道模型输入变量如何工作以及模型的预测如何根据输入变量的值而变化。...PDP 部分依赖图（PDP或PD图）显示特征对机器学习模型的预测结果的边际效应，可以展示一个特征是如何影响预测的。部分依赖图可以显示目标与特征之间的关系是线性的，单调的还是更复杂的。...可以将每个ICE曲线视为一种模拟，显示如果改变特定观察的一个特征，模型预测会发生什么。为避免可视化过载，ICE图一次只显示一个模型变量。...shap.summary_plot(shap_values[1],X_test, plot_type="bar") 24.png 上图是特征重要性图谱，由上向下重要性依次减弱。
红色突出显示的功能有助于提高预测，而蓝色突出显示的功能则有助于降低预测。每个特征在图中占据的大小显示了它对预测的影响程度。...您可能已经注意到的另一件事是，我使用了一个名为TreeExplainer的类。这是因为在此示例中，我们使用了基于树的模型（Random Forest）。在shap库中有几个“解释器”。...从底部开始并向上移动图，我们看到遇到的每个特征如何影响模型的预测，直到到达顶部，这是对特定数据行的最终预测。还有许多其他方法可以可视化模型中的SHAP值。...总结 我们已经研究了SHAP值，这是一种解释来自机器学习模型的预测的方法。通过这种方法，我们可以查看各个预测，并了解每个功能如何影响结果。...特别是，我们介绍了用于可视化SHAP值的force_plot和Decision_plot。 感谢您的阅读！
-> 预测概率 2.1 细拆转化映射函数 2.2 转化概率后如何解读——表格 2.3 转化概率后如何解读——边际效应 2.3.1 乘客年龄的边际效应 2.3.2 乘客票价的边际效应 2.3.3 交互作用...假设已知除年龄外的所有变量，其SHAP和为0。现在假设年龄的SHAP值是2。 我们只要知道f()函数就可以量化年龄对预测的生存概率的影响：它就是f(2)-f(0)。...变异是由于年龄和其他变量之间的相互作用。 这个方法的可提供的价值： 我们可以用概率来量化效果，而不是用SHAP值。..., cutoffs = None ) plot_df(out) # 特征交叉分析 - 分组汇总,不封装了... 4 SHAP值下：类别特征额外处理 参考文章:SHAP的理解与应用 里面有专门处理类别变量的方式...，不过文章中的结论是，是否one-hot处理，差别蛮大，貌似我自己测试，没有差别， 可能是我哪一步出错了…没细究… 参考代码：lightgbm_test.py
怎样让文章的评论显示出用户评论时，使用的是什么设备呢？ 获取用户IP 如果使用的是Typecho系统，那么评论里是可以直接获取到评论IP的。...("REMOTE_ADDR"); } else { $ip = "Unknown"; } return $ip; } 获取请求头agent 如果使用的是...Typecho系统，那么评论里也是可以直接获取到agent数据的。...> 将UserAgent实例化,并传入用户评论时的agent值。 Typecho系统: 调用获取结果:<?
01 机器学习模型不可解释的原因 前些天在同行交流群里，有个话题一直在群里热烈地讨论，那就是 如何解释机器学习模型 ，因为在风控领域，一个模型如果不能得到很好的解释一般都不会被通过的，在银行里会特别的常见...如下图所示（点击看大图）： 从实验结果可以看出以上6种方法的差别： 1）Saabas、Gain、Split Count均不满足 一致性 的要求，在改变了某个特征的权重之后，原先的特征重要度发生了改变，...但是为了理解单个特性如何影响模型的输出，我们可以将该特性的SHAP值与数据集中所有示例的特性值进行比较。..."""画出所有特征的重要度排序图""" shap.summary_plot(shap_values, X) output: 我们也可以只是显示SHAP值的所有样本的均值，画出bar图。...shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar") output: References [1] A Unified Approach to Interpreting
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