【亲测免费】 DataShapley 项目使用教程

DataShapley 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

DataShapley 项目的目录结构如下：

DataShapley/
├── gitignore
├── pyDShap.py
├── Example.ipynb
├── LICENSE
├── README.md
├── Shapley.py
└── shap_utils.py

• gitignore: 用于指定 Git 版本控制系统忽略的文件和文件夹。
• pyDShap.py: 项目的主要实现文件，包含 Data Shapley 的核心算法。
• Example.ipynb: Jupyter Notebook 示例文件，展示如何使用 Data Shapley 进行数据估值。
• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的基本信息和使用指南。
• Shapley.py: 实现 Shapley 值计算的辅助文件。
• shap_utils.py: 包含一些用于辅助计算 Shapley 值的实用函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 pyDShap.py。该文件包含了 Data Shapley 的主要实现逻辑，包括数据估值的计算和模型训练的集成。用户可以通过运行该文件来启动 Data Shapley 的计算过程。

3. 项目的配置文件介绍

DataShapley 项目没有明确的配置文件，但用户可以通过修改 pyDShap.py 中的参数来配置项目的运行。例如，可以修改数据集路径、模型参数、性能度量指标等。

# 示例：修改数据集路径
data_path = 'path/to/your/dataset'

# 示例：修改模型参数
model_params = {
    'learning_rate': 0.01,
    'epochs': 100
}

# 示例：修改性能度量指标
performance_metric = 'accuracy'

通过修改这些参数，用户可以根据自己的需求定制 Data Shapley 的运行配置。