哪些特征导致过拟合？使用ParShap 方法精准定位导致模型泛化能力下降的关键特征
当模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳时，即出现“**过拟合**”。这意味着模型从训练数据中学习了过多的噪声模式，从而丧失了在新数据上的泛化能力。
使用CatBoost和SHAP进行多分类完整代码示例
CatBoost是顶尖的机器学习模型之一，SHAP旨在解释机器学习模型的输出，本文将展示如何一起使用它们来解释具有多分类数据集的结果。
基于速度、复杂性等因素比较KernelSHAP和TreeSHAP
KernelSHAP 和 TreeSHAP 都用于近似 Shapley 值。本文将比较这两种近似方法
