【Python特征工程系列】利用SHAP进行特征重要性分析-决策树模型为例(案例+源码) 在机器学习的过程中,特征工程是一个至关重要的环节。特征的重要性分析可以帮助我们理解模型的决策过程,从而进一步优化特征选择。SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一种解释机器学习模型输出的强大工具,它通过计算特征在每个预测中的贡献来评估特征的重要性。本文将结合案例,通 后端 2024年09月21日 0 点赞 0 评论 41 浏览
【Python】决策树算法 详解版【附完整版示例】 决策树是一种常用的机器学习算法,可用于分类和回归。决策树通过一系列的判断条件,将数据分割成不同的类别或数值,具有较强的解释性和可视化能力。在本文中,我们将详细介绍决策树的基本原理、优缺点,以及使用Python中的scikit-learn库进行决策树算法的实现,最后附上完整的代码示例。一、决策树的基 后端 2024年09月26日 0 点赞 0 评论 37 浏览