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心脏病诱因机器学习模型可解释性分析 - 人工智能垂直领域工程项目案例分享
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本实验基于真实的心脏病患者体侧数据,介绍如何通过数据挖掘算法构建心脏病预测模型。然而,本案例的目标不仅限于此 —— 本案例着重分析机器学习模型的可解释性。通过对特征重要性、PDP、SHAP 等关键指标的分析,使你逐步了解机器学习模型的决策过程,进一步加深对机器学习模型工作原理的理解,并且能通过绘制具有交互式的绚丽图形对模型的决策过程进行专业而直观的解读。本案例数据集来自著名的 UCI Heart Disease Data Set,这个数据库由克利夫兰医学研究中心提供,包含 76 个属性,但所有发布的论文与实验中,都只使用了其中 14 个属性的子集 —— 因此,我们将聚焦这 14 个属性进行分析与机器学习模型解析。 个人用户获取视频内相关代码与数据集,请访问企业网站,扫描【知识微店(个人用户)】关注或订阅。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
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