Shap解释Transformer多分类模型,并且基于shap库对transformer模型(pytorch搭建)进行解释,绘制变量重要性汇总图、自变量重要性、瀑布图、热图等等 因为是分类模型,所以

上传者: LhgMlGPclEr | 上传时间: 2025-09-22 20:43:22 | 文件大小: 4.78MB | 文件类型: ZIP
Shap解释Transformer多分类模型,并且基于shap库对transformer模型(pytorch搭建)进行解释,绘制变量重要性汇总图、自变量重要性、瀑布图、热图等等 因为是分类模型,所以只用到了Transformer的Encoder模块,使用了4层encoder和1层全连接网络的结果,没有用embedding,因为自变量本身就有15个维度,而且全是数值,相当于自带embedding 代码架构说明: 第一步:数据处理 数据是从nhanes数据库中下载的,自变量有15个,因变量1个,每个样本看成维度为15的单词即可,建模前进行了归一化处理 第二步:构建transformer模型,包括4层encoder层和1层全连接层 第三步:评估模型,计算测试集的recall、f1、kappa、pre等 第四步:shap解释,用kernel解释器(适用于任意机器学习模型)对transformer模型进行解释,并且分别绘制每个分类下,自变量重要性汇总图、自变量重要性柱状图、单个变量的依赖图、单个变量的力图、单个样本的决策图、多个样本的决策图、热图、单个样本的解释图等8类图片 代码注释详细,逻辑

文件下载

资源详情

[{"title":"( 18 个子文件 4.78MB ) Shap解释Transformer多分类模型,并且基于shap库对transformer模型(pytorch搭建)进行解释,绘制变量重要性汇总图、自变量重要性、瀑布图、热图等等\n因为是分类模型,所以","children":[{"title":"解释多分类模型并使用库进行可视化一引言在机器学.docx <span style='color:#111;'> 15.57KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"2.jpg <span style='color:#111;'> 355.30KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"下面是根据你提供的主题范围撰写的一篇关于使用库解.docx <span style='color:#111;'> 15.78KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"下面是根据你提供的主题范围撰写的.html <span style='color:#111;'> 1.15MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"在接下来的文章中我们将详细介绍如.docx <span style='color:#111;'> 15.53KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"使用库解释多分类模型一引言在机器学习和深度学.docx <span style='color:#111;'> 15.97KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"6.jpg <span style='color:#111;'> 40.69KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"在接下来的文章中我们将详细介绍如何使用库来解释.html <span style='color:#111;'> 1.15MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"1.jpg <span style='color:#111;'> 284.71KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"关于解释多分类模型的深入分析与实施一解释概念介绍值.docx <span style='color:#111;'> 15.92KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"解释多分类模型引言在机器学习和深.html <span style='color:#111;'> 1.15MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"5.jpg <span style='color:#111;'> 70.25KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"解释多分类模型并且基于库对模型搭建进.html <span style='color:#111;'> 1.15MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"8.jpg <span style='color:#111;'> 12.43KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"使用库解释多分类模型一引言在机器学.html <span style='color:#111;'> 1.15MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"3.jpg <span style='color:#111;'> 22.47KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"7.jpg <span style='color:#111;'> 42.38KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"4.jpg <span style='color:#111;'> 31.11KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明