Python用于加密货币管理的基本库

Python库用于解释机器学习模型

Python库是扩展编程能力的预先编写代码的集合。它们提供特定功能，使开发人员能够在不从头编写所有代码的情况下完成各种任务。Python因其涵盖多个领域的丰富库而脱颖而出，例如科学计算、Web开发、图形用户界面和数据处理。

要使用一个库，开发者必须在他们的Python代码中导入它。这使他们能够利用现有的解决方案，避免重复造轮子。例如，Pandas用于数据操作和分析，而NumPy提供用于数值计算和矩阵操作的功能。

Shapley的附加解释

本模块利用合作博弈论来解释机器学习模型的结果。它将每个输入特征的贡献分配到最终结果中，为特征重要性分析和特定预测解释提供了一个一致的框架。保持SHAP值之和的一致性，并有效地确定模型预测与平均预测之间的差异。

模型无关的可解释本地解释

这个库通过可解释的局部模型来逼近复杂的机器学习模型。它创建了接近于给定数据点的扰动实例，并追踪这些实例如何影响模型的预测。它的方法论是将一个简单且可解释的模型调整到扰动实例上，从而揭示模型在特定数据点的行为。

解释得像我五岁一样

该软件包为机器学习模型提供了清晰的解释，通过多种方法进行特征重要性分析，如置换显著性、基于树的特征重要性和线性模型的系数。其简单的用户界面使得无论是新手数据科学家还是经验丰富的专家都能轻松使用，并且兼容广泛的模型。

黄色砖块

Yellowbrick 是一个可视化包，提供用于解释机器学习模型的工具。它提供了多种活动的可视化，例如特征重要性、残差图和分类报告。它与知名的机器学习库完美集成，并允许在模型开发过程中分析模型，从而提高其灵活性。

PyCaret

虽然主要被认为是一个高级机器学习库，PyCaret也具有模型解释的能力。它自动化了整个机器学习过程，并在模型训练后自动生成特征重要性图和SHAP值可视化。它的强项在于将机器学习和模型解释的能力高效地结合在一个平台上。