- 导言LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，但其黑盒性质使得理解模型变得困难。为了提高模型的可解释性，我们需要一些技术来解释模型的预测结果和特征重要性。本教程将介绍如何在Python中使用LightGBM进行模型解释和提高可解释性，并提供相应的代码示例。 SHAP值解释SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释模型预测的技术，它基于博弈论中... 导言LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，但其黑盒性质使得理解模型变得困难。为了提高模型的可解释性，我们需要一些技术来解释模型的预测结果和特征重要性。本教程将介绍如何在Python中使用LightGBM进行模型解释和提高可解释性，并提供相应的代码示例。 SHAP值解释SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释模型预测的技术，它基于博弈论中...
- 一、前言在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，只是他们无法被外部访问：def g(): print 'g()...'def f(): print 'f()...' return g将 g 的定义移入函数 f 内部，防止其他代码调用 g：def f(): print 'f()...' def g(): print 'g()...' r... 一、前言在函数内部定义的函数和外部定义的函数是一样的，只是他们无法被外部访问：def g(): print 'g()...'def f(): print 'f()...' return g将 g 的定义移入函数 f 内部，防止其他代码调用 g：def f(): print 'f()...' def g(): print 'g()...' r...
- 一、前言毕业论文已完成，下面就是等待盲审结果了。在此期间，已感觉论文无从看起。就学习一下Python吧，听说这是一门很神奇的语言。下面言归正传~在线文档查询：点击查看IDE：IntelJ。有关IntelJ的安装与注册详见博文《IntelliJ IDEA 2016注册方法和注册码》。下面介绍一下Python中几种不熟悉的数据元素：列表、元组、字典、时间。 二、列表 2.1 初始化列表list... 一、前言毕业论文已完成，下面就是等待盲审结果了。在此期间，已感觉论文无从看起。就学习一下Python吧，听说这是一门很神奇的语言。下面言归正传~在线文档查询：点击查看IDE：IntelJ。有关IntelJ的安装与注册详见博文《IntelliJ IDEA 2016注册方法和注册码》。下面介绍一下Python中几种不熟悉的数据元素：列表、元组、字典、时间。 二、列表 2.1 初始化列表list...
- 一、random 随机函数random是用于生成随机数的，可以利用它随机生成数字或者选择字符串。random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed。一般不必特别去设定seed，Python会自动选择seed。random.random() 用于生成一个随机浮点数n,0 <= n < 1random.uniform(a,b) 用于生成一个指定范围内的随机浮点数，生成的随机整数a<=n... 一、random 随机函数random是用于生成随机数的，可以利用它随机生成数字或者选择字符串。random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed。一般不必特别去设定seed，Python会自动选择seed。random.random() 用于生成一个随机浮点数n,0 <= n < 1random.uniform(a,b) 用于生成一个指定范围内的随机浮点数，生成的随机整数a<=n...
- 刚学用Python的时候，特别是看一些库的源码时，经常会看到func(*args, **kwargs)这样的函数定义，这个*和**让人有点费解。其实只要把函数参数定义搞清楚了，就不难理解了。先说说函数定义，我们都知道，下面的代码定义了一个函数funcAdef funcA(): pass显然，函数funcA没有参数。下面这个函数funcB就有两个参数了，def funcB(a, b): p... 刚学用Python的时候，特别是看一些库的源码时，经常会看到func(*args, **kwargs)这样的函数定义，这个*和**让人有点费解。其实只要把函数参数定义搞清楚了，就不难理解了。先说说函数定义，我们都知道，下面的代码定义了一个函数funcAdef funcA(): pass显然，函数funcA没有参数。下面这个函数funcB就有两个参数了，def funcB(a, b): p...
- 🌈write in front🌈🧸大家好，我是Aileen 🧸.希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流.🆔本文由Aileen_0v0 🧸 原创 CSDN首发🐒 如需转载还请通知⚠️📝个人主页：Aileen_0v0 🧸—CSDN博客🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝📣系列专栏：Aileen_0v0 🧸的数据结构与算法学习系列专栏 ... 🌈write in front🌈🧸大家好，我是Aileen 🧸.希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流.🆔本文由Aileen_0v0 🧸 原创 CSDN首发🐒 如需转载还请通知⚠️📝个人主页：Aileen_0v0 🧸—CSDN博客🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝📣系列专栏：Aileen_0v0 🧸的数据结构与算法学习系列专栏 ...
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- 掌握XGBoost：特征工程与数据预处理 导言在应用XGBoost模型之前，特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程，通过代码示例详细说明各种技术和方法。 安装XGBoost首先，请确保您已经安装了Python和pip。然后，您可以使用以下命令安装XGBoost：... 掌握XGBoost：特征工程与数据预处理 导言在应用XGBoost模型之前，特征工程和数据预处理是至关重要的步骤。良好的特征工程和数据预处理可以显著提高模型的性能。本教程将介绍在Python中使用XGBoost进行特征工程和数据预处理的中级教程，通过代码示例详细说明各种技术和方法。 安装XGBoost首先，请确保您已经安装了Python和pip。然后，您可以使用以下命令安装XGBoost：...
- Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势，使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。 Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势，使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。
- 下载地址：https://pan.quark.cn/s/c17e3da33a76目录1.第一讲：我和Python的第一次亲密接触2.第二讲：用Python设计第一个游戏3.第三讲：小插曲之变量和字符串4.第四讲：改进我们的小游戏5.第五讲：Python的数据类型6.第六讲：常用的操作符7.第七-九讲：了不起的分支和循环8.第十讲：一个打激素的数组（1）9.第十一讲：一个打激素的数组（2）10... 下载地址：https://pan.quark.cn/s/c17e3da33a76目录1.第一讲：我和Python的第一次亲密接触2.第二讲：用Python设计第一个游戏3.第三讲：小插曲之变量和字符串4.第四讲：改进我们的小游戏5.第五讲：Python的数据类型6.第六讲：常用的操作符7.第七-九讲：了不起的分支和循环8.第十讲：一个打激素的数组（1）9.第十一讲：一个打激素的数组（2）10...
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- 一、前言在博文《Java进阶(五十七)-基于感知哈希算法的图像配准》中使用Java语言实现了基于“感知哈希算法”的改进版pHash算法图像匹配。相比于Java语言，Python表现出其简洁性与高效性。在Python实现中同样是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。具体代码如下： 二、代码#!/usr/bin/pythonimport globimport osimport sysf... 一、前言在博文《Java进阶(五十七)-基于感知哈希算法的图像配准》中使用Java语言实现了基于“感知哈希算法”的改进版pHash算法图像匹配。相比于Java语言，Python表现出其简洁性与高效性。在Python实现中同样是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。具体代码如下： 二、代码#!/usr/bin/pythonimport globimport osimport sysf...
- 一、问题分析在解决图像配准过程中， 涉及到如下代码，return reduce(lambda x, (y, z): x | (z << y), enumerate(map(lambda i: 0 if i < avg else 1, im.getdata())), 0)在Python3环境下，提示“tuple parameter unpacking is not supported in ... 一、问题分析在解决图像配准过程中， 涉及到如下代码，return reduce(lambda x, (y, z): x | (z << y), enumerate(map(lambda i: 0 if i < avg else 1, im.getdata())), 0)在Python3环境下，提示“tuple parameter unpacking is not supported in ...
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