机器学习模型案例与SHAP解释性分析:涵盖类别与数值预测,CatBoost、XGBoost等六大模型深度解析及SHAP分析比较,shap分析代码案例,多个机器学习模型+shap解释性分析的案例,做好的

上传者: dHKXkSpflWb | 上传时间: 2025-03-27 23:28:10 | 文件大小: 47KB | 文件类型: ZIP
机器学习模型案例与SHAP解释性分析:涵盖类别与数值预测,CatBoost、XGBoost等六大模型深度解析及SHAP分析比较,shap分析代码案例,多个机器学习模型+shap解释性分析的案例,做好的多个模型和完整的shap分析拿去直接运行,含模型之间的比较评估。 类别预测和数值预测的案例代码都有,类别预测用到的6个模型是(catboost、xgboost、knn、logistic、bayes,svc),数值预测用到的6个模型是(线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn),机器学习模型; SHAP解释性分析; 多个模型比较评估; 类别预测模型(catboost、xgboost、knn、logistic、bayes、svc); 数值预测模型(线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn); 完整shap分析代码案例; 模型之间比较评估。,"多模型SHAP解释性分析案例集:类别预测与数值预测的全面比较评估"

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