shap-hypetune项目安装与配置指南

shap-hypetune项目安装与配置指南

shap-hypetune A python package for simultaneous Hyperparameters Tuning and Features Selection for Gradient Boosting Models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shap-hypetune

1. 项目基础介绍

shap-hypetune是一个Python包，旨在为梯度提升模型（如LGBModel或XGBModel）提供超参数调整和特征选择的集成管道。它将这两个通常独立进行的过程结合起来，在一个优化的管道中同时寻找最佳的特征数量和参数配置。此外，该工具包也可以单独进行超参数调整或特征选择。它支持多种机器学习任务，包括分类和回归，并且可以与scikit-learn生态系统集成。

本项目主要使用的编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 梯度提升模型：如LightGBM或XGBoost，是该项目设计的核心模型。
• SHAP值：用于特征重要性的计算，帮助确定哪些特征对模型预测最有影响。
• 超参数优化：使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯搜索（通过hyperopt库实现）来寻找最优的超参数配置。
• 特征选择算法：包括递归特征消除（RFE）、递归特征添加（RFA）和Boruta算法。
• 并行计算：利用joblib库实现计算过程的并行化。

3. 项目安装和配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• Python 3.6 或更高版本
• pip（Python包管理器）

安装步骤

1. 安装shap-hypetune包

   打开命令行界面，执行以下命令安装shap-hypetune：

   pip install --upgrade shap-hypetune
   

   注意：该命令会自动安装所需的依赖项，如NumPy、SHAP、scikit-learn和hyperopt。

2. （可选）安装LightGBM或XGBoost

   虽然shap-hypetune不需要显式安装LightGBM或XGBoost，但如果您打算使用这些模型，可能需要安装它们。可以通过以下命令安装：

   pip install lightgbm  # 或者
   pip install xgboost
   

3. 验证安装

   安装完成后，您可以通过运行以下Python代码来验证安装是否成功：

   import shaphypetune
   print(shaphypetune.__version__)
   

   如果没有报错，并且输出了版本号，说明安装成功。

通过以上步骤，您应该能够在您的系统中成功安装和配置shap-hypetune项目，并进行后续的开发和使用。

shap-hypetune A python package for simultaneous Hyperparameters Tuning and Features Selection for Gradient Boosting Models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shap-hypetune