使用tensorflow理解GBDT的可解释性

前一篇《boosted trees》完整训练了一个Boosted分类树,这篇文章主要是在上篇的基础上讲解如下三个内容:html 理解各个特征对单个样本预测结果的贡献 各个特征对模型的重要性 从直觉上了解Boosted Tree 是怎么fit数据的 文章目录 模型的可解释性 构建模型 加载数据 建立特征 输入 模型训练 local interpretability 可视化单个样本的DFCs 优化可视
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