解码癌症预测的密码：可解释性机器学习算法SHAP揭示XGBoost模型的预测机制
一、引言 癌症是全球范围内健康领域的一大挑战，早期预测和诊断对于提高治疗效果和生存率至关重要。机器学习在癌症预测中发挥了重要作用，可以从临床数据中学习并构建癌症预测模型，帮助医生进行早期检测和干预，提高患者的生活质量和预后结果。 然而，机器学习模型的黑盒性质限制了其在临床实践中的应用。可解释的机器学...
【机器学习】算法术语、决策函数、概率模型、神经网络的详细讲解（图文解释）
一、机器学习算法术语1）数据集（Data Set），训练集（Training Set），验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）数据集分为训练数据和测试数据。测试数据集合即为测试集，是需要应用模型进行预测的那部分数据，是机器学习所有工作的最终服务对象。为了防止训练出来的模型...
机器学习PAI的使用这边想要咨询一下：.Pai studio是否支持本地的自定义算法模型上传？
机器学习PAI的使用这边有两个问题想要咨询一下：1.Pai studio是否支持本地的自定义算法模型上传？2.预测结果是否可以导出对应表或者字段，到其他应用或者本地？
机器学习PAI我们公司正考虑做算法模型的项目，使用只要买ECS服务器就行吗？
机器学习PAI我们公司正考虑做算法模型的项目，第一次接触机器学习PAI， 使用只要买ECS服务器就行吗？？需要买哪些阿里云服务？
【数据挖掘和机器学习技术】数据挖掘和机器学习相关的算法和模型，如聚类、分类、回归、神经网络
数据挖掘和机器学习是处理大量数据的关键技术，它们被广泛应用于数据分析、预测、智能推荐等领域。下面，我们将详细介绍数据挖掘和机器学习相关的算法和模型。1. 聚类为了更好地理解聚类，我们可以先来看一个故事。假设你是一家电商公司的数据分析师，负责对用户的购买行为进行分析。你收集了一些数据，包括用户的购买次...
学习笔记： 机器学习经典算法-分类算法模型的评价指标
1、分类准确度（accuracy） 分类准确率(ACC，accuracy )： 该指标描述了统计测试集的模型预测结果与真实标签的一致度,是一般情况下在 无倾斜样本总体 的分类评价中最常用的指标，准确率越高，意味着分类模型效果越好。$$ACC = \frac {TN+TP}{TN+FP+FN+TP}$...
学习笔记： 机器学习经典算法-模型正则化
模型正则化 Regularization 是通过 约束模型参数值的大小 实现解决模型方差过大（过拟合）问题的一种 标准处理手段。通过模型正则化处理可以在保持模型具有较高复杂度的前提下 提高模型的泛化能力。 关于向量的Lp范数 Lp范数: 数学上表达为向量各个元素绝对值p次方和的1/p次方 $\|\v...
学习笔记： 机器学习经典算法-模型泛化
1、过拟合与欠拟合 对于包含噪音的数据集，进行数据拟合的时候，总能找到一条曲线穿过所有样本点，使得模型的预测结果与给定训练集内的样本真实标签完全一致，取得极低的预测误差；但这意味着算法所训练的模型过多的表达了数据之间的噪音关系，称为 过拟合(over fitting)。欠拟合(under fitti...
学习笔记： 机器学习经典算法-回归模型性能评估
在实际使用的时候，训练线性回归模型的数据来源于从原始数据集拆分出来的训练集(train_data)，模型的损失函数也是对应训练集的，即$\sum^{m}_{i} {(\hat y^{(i)}_{train} - y^{(i)}_{train})^{2}} $。 ① 均方误差(Mean Square ...
学习笔记： 机器学习经典算法-分类算法模型性能评估(准确度Accuracy)
在部署一个算法模型到生产环境之前，有必要对模型的性能进行测试；通常，对于准备投入模型训练的原始数据集拆分成训练数据(70%~80%)和测试数据(20%-30%)来训练模型和测试模型性能。 train_test_split ①自划分 np.random.seed(666) shuffle_index ...
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