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JAMA子刊：COX回归可以结合SHAP分析吗？

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是用来解释机器学习模型预测结果的方法。它基于博弈论中的Shapley值概念，为模型的每个特征分配重要性值，从而解释模型的预测过程。

海滩波浪爬高预测是海岸侵蚀防护和防灾减灾的关键技术支撑。针对现有经验公式在精确度、泛化性等方面的不足，将极限梯度提升模型XGBoost引入到波浪爬高预测中，利用1 400多个来自实验室和现场观测的海滩波浪爬高数据，通过贝叶斯优化进行超参数调整，建立基于XGBo

发表于《Geochimica et Cosmochimica Acta》，题为“新元古代沉积地层中异常重黄铁矿的微量元素证据”，作者们通过机器学习算法，对大量黄铁矿微量元素数据库进行分析，以区分不同来源的黄铁矿，特别是在新元古代沉积地层中同沉积期和后沉积期热液

包含Python二分类、生存机器学习预测模型及其解释性的全套代码，附带直播课程详细讲解，代码如何使用，从Python入门，数据预处理到模型构建（包含常见机器学习模型构建、模型调参），以及模型结果可解释性解读（SHAP、LIME）等，全流程直播讲解。