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SHAP (SHapley Additive explanation)是一种解释任何机器学习模型输出的博弈论方法
SHAP库的特性：
pd.set_option('display.max_rows', 5) # 最大显示行数
pd.set_option('display.max_columns', 15) # 最大显示列数
pd.set_option('display.max_colwidth'又称为数据不平衡（imbalanced）问题，指分类任务中不同类别之间的样本数差异过大的情况。数据偏斜常见于医疗诊断、文本分类、金融欺诈、异常检测等领域，一般认为样本比例大于4：1时，便存在样本不平衡的问题，一些极端的场景下，会存在1000：1的样本比例，甚至一个类型只有一个样本的情况
数据偏斜问题的影响：干扰建模过程，错
在所有 UNIX 、 类Unix系统和Windows系统中, 每个进程都有其特定的一组环境变量（Windows系统中的环境变量在命名、语法和用法上略有区别）
环境变量是进程运行的环境的一部分，子进程一般会继承其父进程的运行环境（除非手动的修改或删除），环境变量也是动态的，为进程提供了更多的灵活性
临时性VS永久性
export命令导入的环境变量是临时的，会立即生效但仅对当前终端有效sourINI：Initialization file的格式，最初为Windows系统中的基础配置文件格式
INI格式作为早期常见的配置文件格式，通常由节（Section）、键（key）和值（value）组成
缺点：不适合复杂的格式或多嵌套的情况
[localdb]
host = 127.0.0.1
user = root
password = 123456
port = 3306
database = mysql
Python内置con
将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置
2D几何变换分类：
主成分分析（Principal components analysis，PCA），一种常用的线性降维方法
算法步骤：
图像理解：
（图源：维基百科-主成分分析）
PCA 的优缺点分析：
尺度不变特征变换匹配算法（Scale Invariant Feature Transform 简称 SIFT）
SIFT算法常用来提取用于描述影像中的局部性特征，算法主要从空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量
算法过程：
（图源：维基百科-自编码器）