2024年8月6日 · 利用支持向量机 (SVM) 对多类别数据进行分类，通过超参数优化找到最佳模型参数，并使用 SHAP 分析解释每个特征在不同类别下对模型预测的影响力，最终通过可视化展示每个特征的贡献度，使得模型的决策过程更加透明和易于理解，从而帮助改进模型性能和提供对特征重要性的洞察. 代码实现. 数据读取. import pandas as pd. import numpy as np. import matplotlib.pyplot as plt. # 忽略所有警告 . 原始数据包含12个特征，5个类别. 数据预处理. 类别编 …

支持向量机 （Support Vector Machine，SVM），是一种非常强大的有监督学习算法，可以解决分类和回归的问题。 考虑到线性问题，样本数据在线性可分的情况下，存在多种线性模型将样本数据分开，但是由于数据的不确定性，当有新的测试数据出现时，线性模型对新的测试数据容错性不强。 SVM所做的就是在众多线性模型中找到一条最优的线性模型，可以将样本数据分开，并且对测试数据有很强的容忍性。 在样本数据的特征中，找到一个超平面，平面两侧的类别数据到超平 …

2021年9月24日 · Lundberg 等人在他们出色的论文 解释模型预测的统一方法[5] 中，提出了 SHAP（Shapley Additive exPlanations）值，它为模型提供了高水平的可解释性。 SHAP 值具有两大优势： 全局可解释性 ——SHAP 值可以显示每个预测变量对目标变量的积极或消极贡献。 这类似于变量重要性图，但它能够显示每个变量与目标的正负关系（请参阅下面的摘要图）。 局部可解释性 ——每个观察都有自己的一组 SHAP 值（参见下面的各个力图）。 这大大增加了它的 …

在SVM的介绍中，我们详细的推导过SVM 「二分类」 的问题，但是如果类别是多个（大于3），那么怎么办呢？ （比如说MINIST数据集中一共有0~9一共十个类别），此时我们可以使用一对一（one vs one），一对多（one vs rest）的方法来解决。 其做法就是在任意两个类样本之间设计一个SVM，因此 k 个类别的样本就需要设计 \frac {k (k-1)} {2} 个SVM。 最后进行预测分类的时候，哪一个类别划分的次数最多，则就判定为该类别。 训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他 …

In this example, we show how to explain a multi-class classification model based on the SVM algorithm using the KernelSHAP method.

2024年3月21日 · fastshap 是一种用于快速计算 SHAP值 （SHapley Additive exPlanations）的工具，通过近似SHAP值的计算加速了模型的解释过程，使得模型的解释更为高效和可视化。 综上所述，本文将探讨支持向量机和fastshap在可解释性机器学习中的作用。 通过结合支持向量机和fastshap，我们可以深入分析模型的决策过程，解释模型的预测结果，从而提高模型的可解释性和可信度。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的原理是通过寻找最大间隔超平面来 …

libSVM是台湾大学林智仁教授等研究人员开发的一个用于支持向量机分类，回归分析及分布估计的c/c++开源库。另外，它也可以用于解决多类分类问题。 libSVM最新的版本是2011年4月发布的3.1版。

支持向量机 (svm) 是一种强大的工具，但是其计算和存储需求会随着训练向量数量的增加而迅速增长。svm 的核心是一个二次规划问题 (qp)，用于将支持向量与其余训练数据分离。

2017年10月27日 · 目前，构造SVM多类分类器的方法主要有两类：一类是直接法，直接在目标函数上进行修改，将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题“一次性”实现多类分类。_sklearn.svm.svc的求解方式

2024年11月2日 · 本项目用于演示使用Scikit-learn实现支持向量回归（SVM），并使用Matplotlib对结果进行可视化。该SVM模型应用于波士顿房屋数据集，并绘制预测值与实际目标值的对比图。 使用说明： 运行Python脚本：python svm.py，...