基于PyTorch的Transformer回归模型及其Shap解释与可视化 - PyTorch v1.2

内容概要：本文介绍了如何使用PyTorch构建一个用于回归任务的Transformer模型，并利用Shap库对该模型进行解释和可视化。具体步骤包括数据处理、模型构建、模型评估以及Shap解释。文中详细展示了如何将15维特征作为长度为1的序列处理，并通过4层Encoder和1层全连接网络来完成回归任务。此外，还提供了多种可视化图表，如汇总图、依赖图、热力图和决策图，帮助理解各个特征对模型预测的影响。 适合人群：具备一定Python编程基础和技术背景的研究人员、数据科学家和机器学习工程师。 使用场景及目标：① 构建并训练基于Transformer的回归模型；② 使用Shap库对模型进行解释，生成各种可视化图表，以便更好地理解和优化模型性能。 阅读建议：读者可以通过本文提供的完整代码和详细注释快速上手，同时需要注意在实际应用中可能遇到的问题，如内存限制和特征共线性等问题。