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2024深度学习发论文&模型涨点之——SHAP可解释学习SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法，它基于Shapley值理论，通过将预测结果分解为每个特征的影响，为模型提供全局和局部的可解释性。SHAP的核心思想是将特征值的贡献分配到不同的特征中，

（GeoShapley:机器学习模型中测量空间效应的博弈论方法）话题点：geoshapley、XAI、空间效应、非线性一、引言机器学习和人工智能(AI)越来越多地用于模拟地理空间现象，在各个领域都有很好的表现。可解释人工智能(XAI)领域的最新进展为解释黑箱机器学习提供了一种解决方案。排列特征

挺简单的一个算法，用于解决稳定婚姻问题。稳定婚姻问题：一些男人和一些女人，每个男人都有对女人的排名，每个女人亦有，求一组最优秀的匹配。考虑维护一个落单男人的队列，初始全部落单。每次取出队头并按该男人的眼光枚举每一个女人进行配对，如果这个女人落单，或者这个女人目前对象劣于当

目录IntroductionIntroductionSHAP(ShapleyAdditiveExplanations)是基于博弈论的shapley值，来衡量各个特征对模型预测值的贡献度。那么什么是shapley值，SHAP又是如何使用它来解释模型的呢？ShapleyValuesShapleyvalues是LloydShapley提出的，主要是为了解决以下问题：If

AUnifiedApproachtoInterpretingModelPredictionstrustingapredictionortrustingamodel如果⼀个机器学习模型运⾏良好，为什么我们仅仅信任该模型⽽忽略为什么做出特定的决策呢？诸如分类准确性之类的单⼀指标⽆法完整地描述⼤多数实际任务。当涉及到预测模型时，需要作

Shapleyvalue用于计算个体对整体的贡献度，它的计算公式如下：\[\varphi_i(v)=\sum_{S\subseteqN\backslash\{i\}}\frac{|S|!(N-|S|-1)!}{n!}(v(S\cup\{i\})-v(S))\]其中，\(v\)表示是价值函数，返回一个组合的价值。\(S\)表示一种可能的组合(不包含\(i\),所以它可能是空集

前言今天duck、香饽饽老板和彬彬一起出了个模拟赛，赛时T2想到了跟正解很接近的做法，但最后还是打挂了then喜提0pts，后面duck讲题的时候才知道是稳定婚姻板题。看完证明之后觉得很妙，遂开坑。只是简单整理，图一乐子吧算是。说是稳定婚姻问题，但其实我觉得更合适的叫法是属性稳定分