76（下）xgboost机器学习联合Shap可解释性建模分析精讲，零基础可学，附代码，带你零基础学生信~
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bilibili不太会生信哥
76（下）xgboost机器学习联合Shap可解释性建模分析精讲，零基础可学，附代码，带你零基础学生信~
本视频教程重新教大家如何通过xgboost机器学习算法联合shap可解释性分析进行模型构建 全程干货，0基础可学，如果有用，欢迎大家在评论区留个言点个赞~~ 获取代码方式可看up主页介绍或者视频开头ppt介绍噢~~~
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XGBoost Machine Learning
75（上）xgboost机器学习联合Shap可解释性建模分析精讲，零基础可学，附代码，带你零基础学生信~
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El estudio probó y comparó tres enfoques de modelos de ensamble—bagging (RF), boosting (XGBoost) y stacking (gcForest)—utilizando 25 factores ambientales y topográficos. El análisis determinó que la altitud, la distancia a los ríos y las residencias, y el uso del suelo son los elementos más influyentes en la ocurrencia de deslizamientos. #randomForest #XGBoost #boosting #stacking
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