使機器學習模型變的可解釋！！
核心原理 SHAP 的理論基礎來源於合作博弈論中的Shapley 值。 在一個合作博弈中，有若干個參與者（玩家），他們通過合作獲得一個整體收益。Shapley 值用於衡量每個玩家對整體收益的平均邊際貢獻。 在機器學習中： 玩家對應於特徵； 整體收益對應於模型預測結果； 因此，Shapley 值可以度量每個特徵在所有可能的特徵
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Java 8 ~ 24 新特性
⭐️ Java 8 Java 8 絕對是 Java 歷史上最重要的穩定版本，也是這麼多年來最受歡迎的 Java 版本，甚至有專門的書籍來講解 Java 8。 這個版本最大的變化就是引入了函數式編程的概念，給 Java 這門傳統的面嚮對象語言增加了新的玩法。 【必備】Lambda 表達式 什麼是 Lambda 表達式？ Lambda 表達式可以
終於把機器學習中的交叉驗證搞懂了！！
核心思想 在標準的模型訓練中，我們通常會將數據集劃分為訓練集和測試集。訓練集用於模型學習參數，測試集用於評估模型的最終性能。 然而，如果測試集本身具有偏差，或者我們想更精細地調整模型（例如超參數調優），僅僅使用一次劃分可能會導致評估結果不夠穩定或具有過高的方差。 交叉驗證的核心目標是：獲得一個更穩定、更可靠的模型性能估計，減少對特定數據劃分的依賴。 交叉驗