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Shapley值归因解释方法虽然能更准确量化解释结果, 但过高的计算复杂度严重影响了该方法的实用性. 本文引入KD树重新整理待解释模型的预测数据, 通过在KD树上插入虚节点, 使之满足TreeSHAP算法的使用条件, 在此基础上提出了KDSHAP方法. 该方法解除了TreeSHAP算法仅能解释树结构模型的限制, 将该算法计算Shapley值的高效性放宽到对所有的黑盒模型的解释中, 同时保证了计算准确度. 通过实验对比分析, KDSHAP方法的可靠性, 以及在解释高维输入模型时的适用性. 相似文献
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中国南方地区广泛分布的酸性红壤严重影响植物的正常生长.针对此问题,以水泥掺量为0.1%、1%、2%、3%、4%的红壤为研究对象,开展了水泥对红壤pH值影响试验和盆栽种植试验.水泥对红壤pH值影响试验结果表明:红壤pH值随着水泥掺量的增加而增加,并随养护时间增加,pH值不断减小.养护28 d后,水泥掺量每增加1%,红壤pH值增加0.75.盆栽种植试验研究表明:当水泥掺量为0.1%时,狗牙根发芽率和生长高度表现最好,随着水泥掺量的增加,狗牙根发芽率降低,生长高度不断减小.水泥掺量每增加1%,狗牙根发芽率减少12.63%,狗牙根生长高度排序为:0.1%>1%>2%>3%>4%. 相似文献
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