使用具有基尼系数的Shapley值回归 这是用于使用基尼系数运行Shapley值回归的代码。 训练模型后，我们想了解每个预测变量如何对模型预测做出贡献。 解决此问题的一种方法是使用Shapley值回归（SVR）。 传统的SVR方法适用于线性回归模型，并使用Shapley值分解R平方。 该代码使用基尼系数代替R平方，因此它不仅可以应用于线性回归模型，而且可以应用于决策树，神经网络等各种不同模型。 当前支持的型号 当前，此代码仅支持线性回归模型和对数线性回归模型。 对数线性回归模型是使用对数函数转换因变量的模型。 将来，将添加更多模型。 用法 用法： train.py [-h] [-v] [-i INPUT] [-o OUTPUT] [-m MODEL] [-s STEP] optional arguments: -h, --help show this help

给定N个男人和N个女人，以及他们每个人对异性成员的偏好，稳定匹配是N个男人和女人之间的匹配，使得没有男人和女人更喜欢彼此伙伴。 Gale-Shapley 算法确定了这种稳定的匹配。 根据配方，它提供男性最佳或女性最佳的稳定匹配。 给定的函数确定男性最优稳定匹配。 人们可以通过切换输入中的偏好来确定女性最佳稳定匹配。 提供了一个示例。

SHAPLEY值方法介绍

论文研究-基于改进Shapley值解的流域生态补偿额分摊方法.pdf,  为更加公平的在流域各地区分配上游地区生态建设与保护的成本, 以及调动上游地区对流域生态保护的积极性, 本文在假设流域各地区有合作博弈的基础上, 给出基于DEA合作博弈模型的流域生态补偿额分摊方案. 考虑到合作博弈经典Shapley值解的局限性, 本文利用梯形模糊数确定各地区权重的方法对Shapley值解进行改进. 将此生态补偿额分摊方案应用于新安江流域, 结果表明本文提出的分摊方案不仅使各地区有较高投资生态保护的驱动力, 而且在考虑到各地区水源效益的同时, 还结合了流域中水源及其效益等指标的重要性, 更具公平合理性, 同时为其它跨地区流域生态补偿额分摊研究提供了参考.

shapley 值的matlab代码面向大型市场的 Gale-Shapley 大学最优算法（Matlab 和 C++） 当应用于大型市场时，Gale-Shapley 大学最优算法受到内存瓶颈的限制。 此实现旨在减少在许多大学对学生的偏好排名相同且许多学生对大学有相同偏好的情况下的内存需求。 典型用例 考虑一个拥有 5,000 个大学课程和 1,000,000 名学生的大学市场。 延迟接受算法至少需要两个输入：大学对学生的偏好矩阵（50 亿个 4 字节整数）和学生对大学的效用矩阵（相同数量的单精度浮点数）。 总的来说，这需要大约 37 GB 的内存。 这排除了大多数消费级笔记本电脑和台式机，增加了内存访问开销，甚至在高端工作站和一些多 CPU 服务器上也减慢了大学安置的并行模拟。 然而，在许多大学录取系统中，大学根据少数考试成绩录取学生。 例如，土耳其大学课程在 2002-2003 年曾根据四个分数筛选学生。 实际上，这意味着土耳其的所有大学都属于四种不同的偏好类型之一，并且同一类型的大学课程以相同的方式对经济中的所有学生进行排名。 因此，可以使用 1,000,000x4 矩阵而不是 1

Shapley值法是Shapley L.S于1953年提出，为解决多个局中人在合作过程中因利益分配而产生矛盾的问题，属于合作博弈领域。应用 Shapley 值的一大优势是按照成员对联盟的边际贡献率将利益进行分配，即成员 i 所分得的利益等于该成员为他所参与联盟创造的边际利益的平均值。 本文从Shapley值法的概念定义以及实例计算两个方面展开叙述

2.SHAPLEY值修正—核心部分 Owen值 分解原则 联盟形成 一致许可值 作为谈判极限的SHAPLEY值 四、拓展 加权SHAPLEY值

这个包包含一个函数，可以计算合作游戏中的 Shapley 值。 此外，它还包含一些示例来阐明如何使用该功能。

作为输入，按字典顺序给出所有 2^n-1 联盟的值。 文件 ComputingShapleyvalue.m 使用了另外 2 个文件。 所以在 v=[ 你的游戏之后输入。 例如，当一个游戏由 3 个玩家组成时，v=[0 1 2 3 4 3 9] 表示 v(a)=0, v(b)=1, v(c)=2, v(ab)=3 , v(ac)=4, v(bc)=3, v(abc)=9。 函数 Sappie.m 计算个体 a 的 Shapley 值。 在函数 matr.m 的帮助下，字典顺序被改变，之后 Sappie 可以计算所有个体的 Shapley 值。 执行此操作的文件是 ComputingShapleyvalue.m 在以下文章中使用： - 恐怖主义网络分析 (2012)（基础） -网络中的恐怖分子：“基地”组织9/11攻击的敏感性分析（2014） - 成本分配的旅行商博弈：Castellanza

行业分类-物理装置-基于改进Shapley值模型的短期负荷预测方法.zip