摘要： SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种统一的方法来解释任何机器学习模型的输出。SHAP将博弈论与局部解释联系起来，将以前的几种方法结合起来，并根据预期表示唯一可能的一致且局部准确的加法特征归因方法（详见SHAP NIPS论文）。 部分依赖图显示了目标相应和一组特 阅读全文

摘要： 1.bagging减少variance Bagging对样本重采样，对每一重采样得到的子样本集训练一个模型，最后取平均。由于子样本集的相似性以及使用的是同种模型，因此各模型有近似相等的bias和variance（事实上，各模型的分布也近似相同，但不独立），所以bagging后的bias和单个子模型的 阅读全文