Orange3实战教程：解释---多解释预测

最新推荐文章于 2025-12-06 00:00:00 发布
最新推荐文章于 2025-12-06 00:00:00 发布
阅读量39 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 神经网络 数据挖掘 人工智能 深度学习 机器学习 自然语言处理 orange3中文版
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/err2008/article/details/150381256

解释预测

该功能用于解释所选实例中哪些特征对模型的预测贡献最大，以及这些特征如何影响预测结果。

输入

  • 模型：需要解释预测的模型
  • 背景数据：用于计算解释所需的数据集
  • 数据：需要解释预测的数据集

输出

  • 选定数据：从图表中选择的实例
  • 数据：原始数据集，新增一列显示实例是否被选中
  • 分数：每个特征的SHAP值。对预测贡献越大的特征，其分数与0的偏差越大。

解释预测小部件用于解释分类或回归模型对提供的数据实例的预测。

Orange3实战教程：解释---预测解释
err2008的专栏
08-14 416
这篇技术文章介绍了如何使用"预测解释"小部件分析机器学习模型对单个实例的预测结果。该工具通过计算SHAP值，显示各特征对预测的贡献程度：红色特征支持预测结果，蓝色特征则起抑制作用。文章以心脏病数据集为例，演示了如何识别影响预测的关键特征，如"主要血管着色"和"运动后ST段"值。特别说明了分类特征的独热编码表示方式，并展示了特征值对特定类别预测概率的影响。该方法能直观呈现模型决策依据，帮助理解预测结果的形成过程。
Orange3实战教程：评估---预测
err2008的专栏
05-08 182
该部件接收一个数据集和一个或多个预测模型（如已训练的模型，而非学习算法），输出数据及其预测结果。），包含303名胸痛患者数据，目标为判断是否存在血管狭窄（类别变量）。），通过“决策树”部件构建预测模型，再将模型与待预测数据（使用“文件”部件加载心脏病数据集（使用“数据集”部件加载训练数据（展示模型对数据的预测结果。）连接至“预测”部件。
Orange3实战教程：解释---解释模型
err2008的专栏
08-14 57
摘要（140字） "解释模型"小部件利用SHAP方法分析机器学习模型的预测机制。该工具通过可视化展示各特征对特定类别预测的贡献度：水平轴表示SHAP值（正值促进预测，负值抑制），颜色反映特征值高低。用户可指定目标类别、调整显示特征数量，并交互式查看数据实例。示例显示，在心脏病预测模型中，"主要血管数"和"胸痛类型"是影响诊断的关键特征。该工具适用于分类和回归任务，帮助理解模型决策依据，支持不同数据源的解释分析。
Orange3实战教程：解释---特征重要性
err2008的专栏
08-13 65
摘要： 特征重要性小部件通过排列特征重要性技术分析模型预测的关键因素。该工具需要输入训练好的模型和参考数据集，通过随机打乱特征值来评估每个特征对预测误差的影响，输出特征得分及对应数据实例。用户可自定义评分指标、排列次数和显示特征数量，并通过图表直观查看重要特征排序（如示例中"Major vessels coloured"被识别为最关键特征）。该小部件支持与逻辑回归等模型配合使用，适用于分类和回归任务的分析场景，并能根据选定的特征过滤输出数据集。
Orange3实战教程：模型---支持向量机
err2008的专栏
04-29 638
使用房屋数据集，通过“数据采样器”将数据分为“数据样本”和“剩余数据”。将样本输入 SVM 生成模型，再通过“预测”小部件对剩余数据进行预测。若数据已分为两个文件，可直接用两个“文件”小部件代替“文件-数据采样器”组合。支持向量机（SVM）是一种机器学习技术，通过超平面划分属性空间，最大化不同类别或类值实例之间的间隔。在鸢尾花数据集上训练 SVM 模型，输出支持向量（即学习阶段使用的实例），并通过“散点图”可视化这些实例。若要禁用默认预处理，可将空白的“预处理器”小部件连接到学习器。其估计精度取决于参数。
Orange3实战教程：模型---随机森林
err2008的专栏
04-24 202
在构建单棵树时，每个节点会从随机抽取的属性子集中选择最佳分裂属性（因此称为“随机”）。随机森林是一种集成学习方法，适用于分类、回归等任务。将其连接至“预测”组件，再将“文件”组件连接至“随机森林”和“单棵决策树”，最后观察两种模型的预测结果。：使用房价数据（housing）。在“测试与评分”组件中比较随机森林、线性回归和常数模型的性能。随机森林可与“特征排序”组件结合使用，用于评估特征重要性。如需禁用默认预处理，需将空的“预处理”组件连接至学习器。随机森林既可用于分类任务，也可用于回归任务。
Orange3实战教程：模型---梯度提升
err2008的专栏
04-24 69
梯度提升是一种用于回归和分类的机器学习技术，它通过集成多个弱预测模型（通常是决策树）来生成预测模型。梯度提升可与“Rank”组件结合用于特征评分（示例见“Learners as Scorers”）。对于分类任务（如心脏病数据集），可通过“测试与评分”组件比较所有可用方法的效果。：将更改同步到其他组件。勾选“自动应用”后，更改将自动生效。使用基于决策树的梯度提升进行预测。：默认名称为“梯度提升”。
Orange3实战教程：模型---神经网络
err2008的专栏
05-06 117
预测任务（仍使用鸢尾花数据）。此工作流演示如何将训练好的神经网络模型输入“预测”部件并观察预测值。神经网络部件基于 scikit-learn 的多层感知机算法，可以学习非线性模型和线性模型。：基于鸢尾花数据集（iris）的分类任务，对比神经网络与逻辑回归的结果。若需禁用默认预处理，可将空的“预处理器”部件连接到学习器。一种使用反向传播的多层感知机（MLP）算法。
Orange3实战教程：模型---常量模型
err2008的专栏
04-27 106
使用鸢尾花数据集（Iris）连接至“测试与评分”组件，将常量模型与kNN算法对比，观察kNN相对于基准模型的性能提升。在房价数据集（Housing）中，常量模型的预测结果均为目标变量均值。通过“预测结果”组件可查看所有实例的预测值相同。通过训练集中出现频率最高的类别（分类任务）或均值（回归任务）进行预测。此学习器生成的模型始终预测分类任务中的多数类或回归任务中的均值。修改名称后需点击“应用”生效，或勾选左侧复选框以启用自动更新。此组件通常用作其他模型的性能基准。常量模型不使用任何预处理方法。
DL_神经网络在MLP、CNN和RNN(LSTM)之后(至2025)的发展
qjworkman的博客
12-05 262
从LSTM的“记忆”开始，我们逐步赋予机器注意力、创造力、跨模态理解力、高效推理力——而这一切，仍在加速演进中。总结：LSTM之后的演进主线。
反向传播算法是什么？和神经网络的关系？
严文文 Chris
12-04 283
神经网络是“大脑结构”，反向传播是“学习方法”。大脑= 硬件（有1000亿神经元怎么连接）反向传播= 学习方法（考试后如何高效复习）没有反向传播的神经网络，就像有肌肉没教练的运动员——潜力巨大，但不知道怎么进步。有了反向传播，神经网络才从“静态结构”变成了真正的学习系统——能从错误中学习，越变越聪明。
深度信念神经网络DBN的碳排放量预测
abc991835105的博客
12-04 47
本文研究了基于深度信念网络(DBN)的碳排放量预测方法。DBN是一种深度学习神经网络，通过多层受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠实现特征提取和非监督学习。研究构建了包含三个隐含层的DBN模型，使用200次迭代训练RBM层，节点数分别为108、106和125个。实验结果表明，DBN能有效处理大输入数据，通过无监督学习实现自动降维，对碳排放量预测具有较好效果。未来可考虑将DBN与拟合能力更强的神经网络结合，以提升模型性能。该研究为碳排放预测提供了一种新的深度学习解决方案。
详解 KL 散度的反向传播计算：以三分类神经网络为例
最新发布
极客BIM工作室
12-06 624
为了清晰展示，我们简化神经网络结构（实际模型可能有多个隐藏层，但核心逻辑一致）：由于我们的目标是对齐 PPP 和 QQQ，整体损失函数 L\mathcal{L}L 直接等于KL散度（实际中可能会叠加其他损失项，但此处聚焦KL散度的反向传播）： L=DKL(P∥Q)=∑c=02Pc⋅ln⁡(PcQc)\mathcal{L} = D_{KL}(P \parallel Q) = \sum_{c=0}^2 P_c \cdot \ln\left( \frac{P_c}{Q_c} \right)L=DKL​(P∥Q)=
INT301 Bio-computation 生物计算（神经网络）Pt.10 联想存储器与HOPFIELD网络
sensen_kiss的博客
12-04 387
联想存储器是一种内容可寻址的存储结构，能够通过输入模式直接匹配并回忆相关数据，而不依赖物理地址。它分为自联想和异联想两种类型：自联想存储器的输入输出模式相同，用于纠正错误或补充不完整信息；异联想存储器的输入输出模式不同，实现跨模式关联。联想存储器的核心功能包括通过部分或不完整模式回忆完整信息，其学习算法类似Hebbian规则，通过累加输入输出向量的外积计算权重矩阵。虽然主项能实现正确联想，但串扰项可能影响准确性。这种存储方式在数据修复、模式识别等领域具有重要应用价值。
基于灰色神经网络的预测方法
2510_91653061的博客
12-05 184
基于灰色神经网络（Grey Neural Network, GNN）的预测方法
数据挖掘·IDC-Reduction
2301_80132162的博客
12-01 968
的含义，并结合作者的因果推导、公式和例子说明为什么这是反事实公平研究中一个此前被忽视、但极其关键的问题。（如性别、种族）在**获得正向预测（positive prediction）**方面是否存在差异。注意：对于连续标签（如 Law School 的成绩），论文采用。这在现实中非常普遍（如：性别→教育资源→考试成绩→录取）。也就是：真实标签是 0，但模型预测成 1 的比例。即使生成器生成的数据是公平，但这往往是。即 A 影响 X，而 X 再影响 Y。下面我将根据你上传的论文内容（特别是。
基于数据挖掘的微博情感分析及话题追踪系统
Python极客之家
12-01 785
随着社交媒体的普及，微博等平台成为了公众表达意见、宣泄情感的重要场所。海量的用户评论数据中蕴含着极具价值的舆情信息。本文介绍了一个基于Python数据挖掘技术的微博情感分析及话题追踪系统。该系统利用机器学习（XGBoost、随机森林等）和深度学习（MLP）算法对微博评论进行情感倾向判断，并结合Flask Web框架开发了可视化的舆情监控平台，实现了单条文本分析、批量历史记录管理、特定话题的舆情追踪及可视化展示功能。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 812
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 949
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
Python库教程：orange-canvas-core-0.1.0b2安装与使用
资源摘要信息:"Python库 | orange-canvas-core-0.1.0b2.tar.gz" 该资源是一个以tar.gz格式压缩的Python库压缩包，其全名为"orange-canvas-core-0.1.0b2.tar.gz"，体现了以下几个知识点： 1. Python库：Python库指...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

err2008

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值