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~

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

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~

SHAP : Choisir le meilleur explainer pour vos modèles

ReviewGuard AI – Fake Review Detection System (99.6% Accuracy | ML + Flask Final Year Project)

[OOPSLA'25] AccelerQ: Accelerating Quantum Eigensolvers With Machine Learning on Quantum Simulators