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，然后自己的绘制想要的数据呈现。…
可视化
机器学习可解释性工具：SHAP
[LATEXPAGE] 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，因为搞清楚这个问题…
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一些问题。以下是整理的一些注意事项。 可视…
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，讲到了使用SKlearn中的Ker…
数据可视化之箱形图
[LATEXPAGE] 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…
