标签: 可视化

SHAP数据的导出与可视化

在使用SHAP对模型特征进行可视化输出的时候,会遇到输出的图形格式与预期的不符。以下面的图为例,比如是类别型特征时,默认的展示方式可能有些怪。 比较方便的解决方案是将数据导出为Pandas的DataFrame,然后自…

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机器学习可解释性工具:SHAP

机器学习在很多领域取得了重要的进步,也帮助人减少了不少体力劳动。要训练一个机器学习模型,以及将模型应用在实际场景中,最重要的是数据的收集以及处理。那么,如何使用模型指导数据收集就成了一个重要的问题,…

决策树可视化方法与技巧

决策树相对其他算法有一个优点是可以对决策树模型进行可视化。决策树又分为分类树和回归树,前者用于预测分类后者用于预测数值。决策树的可视化可以帮助我们非常直观的了解算法细节。但在具体使用过程中可能会遇到…

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数据可视化之核密度估计

所谓核密度估计,就是采用平滑的峰值函数(“核”)来拟合观察到的数据点,从而对真实的概率分布曲线进行模拟。核密度估计更多详细内容,可以参考先前的Mean Shift聚类中的相关说明。一维数据的聚类这边文章中,讲到了…

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数据可视化之箱形图

箱形图简介 箱形图(英文:Boxplot),又是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。箱形图于1977年由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)发明。它能显示出一组数据的最大值、最小值、…

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