poj 2976： 题意： 在n场考试中，每场考试共有b题，答对的题目有a题。 允许去掉k场考试，求能达到的最高正确率是多少。 解析： 假设已知准确率为x，则每场考试对于准确率的贡献值为： a - b * x，将贡献值大的排序排在前面舍弃掉后k个。 然后二分x就行了。 代码： #include <iostream>#include <cstdio>#incl

方法介绍 SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一个 Python 包，旨在解释任何机器学习模型的输出。SHAP 的名称源自合作博弈论中的 Shapley 值，它构建了一个加性的解释模型，将所有特征视为“贡献者”。对于每个预测样本，模型会产生一个预测值，而 SHAP 值则表示该样本中每个特征的贡献度。 假设第i个样本为Xi，第i个样本的第j个特征为Xij，模型

文章目录 前言一、贡献度分析是什么？二、使用步骤1. 准备数据2. 排序数据3. 绘制帕累托图4. 分析结果5. 实际应用 三、示例代码 前言 贡献度分析也称为帕累托分析。它可以帮助我们理解数据集中各个因素对整体影响的程度，从而优先处理最重要的因素，达到事半功倍的效果。 一、贡献度分析是什么？ 贡献度分析源自于意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托的名字，他在20世纪初提出

缘分让我们相遇乱世以外 命运却要我们危难中相爱 也许未来遥远在光年之外 我愿守候未知里为你等待 我没想到为了你我能疯狂到 山崩海啸没有你根本不想逃 我的大脑为了你已经疯狂到 脉搏心跳没有你根本不重要                      🎵 邓紫棋《光年之外》 什么是 SHAP？ SHAP，全称为 SHapley Additive exPlanations，是一种解释机器学习模型

文章目录 算法介绍r2_scoretrain_test_splitDecisionTreeRegressor 参考文献 支持快速查看traget和特征之间的关系 # -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdpd.set_option('display.max_columns', None)pd.set_option

由来：依据帕累托分析中的帕累托法则（有兴趣的话可以自己百度一下）。在公司运营中，80%的利润常常来自于20%最畅销的产品，而其他80%的产品只产生了20%的利润。 因此，要想提高利润的话就要从80%那一大部分的利润板块入手，而这80%的利润是由20%的产品构成的，所以，我们要找出这造成80%利润的那20%的产品，进而大比率的提高整体的利润。从程序的角度来讲，我们可以通过构造帕累托图来显而易见

说在前面 贡献度面板（Contribution Graph）是指在代码仓库中按时间展示每位开发者的提交情况的可视化图表。它会显示不同日期的提交次数，并用颜色的深浅表示提交的数量。 贡献度面板展现的好处有以下几点： 可视化展示：贡献度面板以直观的方式展示了开发者在项目中的活跃程度和工作进度。这使团队成员能够快速了解他人的贡献情况，增强对团队工作的可视化认知。激励参与：贡献度面板可以激励团队成员

说在前面 贡献度面板（Contribution Graph）是指在代码仓库中按时间展示每位开发者的提交情况的可视化图表。它会显示不同日期的提交次数，并用颜色的深浅表示提交的数量。 贡献度面板展现的好处有以下几点： 可视化展示：贡献度面板以直观的方式展示了开发者在项目中的活跃程度和工作进度。这使团队成员能够快速了解他人的贡献情况，增强对团队工作的可视化认知。激励参与：贡献度面板可以激励团队成员

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