游戏一：在15×15米的场地内。10人1组，每人1球。在区域内随意控球（教练员指定动作）。听到哨声用不同的部位进行停球动作。动作失误和动作缓慢者被淘汰，最后剩下的球员为胜利者。游戏二 在15×10米的场地内。球员分成5人1组，每组1球。队员依次颠球，10次后全部跑到对面终点，先到达的一组为获胜。
强调体力与耐力：在足球游戏设计中，应包含能够锻炼学生体力与耐力的环节，如设置一定时间的持续对抗或往返跑动任务。技巧应用与智慧进攻：设计游戏时，要确保学生能够有机会展示和应用所学的足球技巧，并鼓励他们运用智慧化的进攻方式，提升战术意识。
其次，您需要设计游戏的角色和场景。您可以设计不同的球员角色，每个角色都有自己的技能和特点，例如速度、力量、投掷、传球和射门等。您还需要创建不同的足球场地，包括室内和室外场地，以及不同的天气和光线条件，这些都将影响玩家的游戏体验。第三，您需要编写游戏的代码。
注重团队配合：足球运动是集体竞争体育项目，因此在教学游戏中，应重视培养学生的协同作战能力，让他们学会在团队中发挥作用。设计协同性游戏：可以设计一些需要团队合作才能完成的任务或游戏，如传球接力、团队攻防演练等，以增强团队间的默契和配合。
综上所述，利用SHAP解释Xgboost模型，我们不仅能够理解模型的预测决策过程，还能揭示模型中关键特征及其对预测结果的具体贡献。SHAP方法的引入极大地提高了模型的可解释性，使得模型能够更好地应用于实际问题解决中。
利用Shapash库对训练好的XGBoost模型进行解释。可以创建交互式的Web应用，方便用户探索模型特征之间的关系。在Web应用中，可以通过点击箭头等交互方式，查看特定数据点的预测结果以及特征贡献。特征贡献的可视化：Shapash提供了直观的可视化工具，通过蓝色箭头显示特征贡献。
R语言中XGBoost模型的可解释性可以通过以下几种方法实现：使用DALEXtra包：加载R包并导入数据：首先，需要加载DALEXtra包以及其他必要的R包，并导入训练模型所需的数据。构建解释器：通过DALEXtra包构建一个解释器，用于深入剖析XGBoost模型的决策过程。
SHAP是由Shapley value启发的可加性解释模型。对于每个预测样本，模型都产生一个预测值，SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。直观上看，f（xi，1）就是对yi的贡献值，当f（xi，1） 0，说明该特征提升了预测值，也正向作用；反之，说明该特征使得预测值降低，有反作用。
基于特征在树模型中的分裂情况或增益大小，但它并未提供每个特征对单个样本预测的影响程度。相比之下，SHAP是一种基于博弈论的解释方法，它计算每个特征对于每个预测的贡献，并解释了为何某个特征会增加或减少一个预测的值。XGBoost排列重要度强调了整体贡献，而SHAP提供了更为细致和个性化的特征影响解释。
要使用Shapash进行解释，首先通过GridSearchCV和XGBoost优化模型参数，确保在测试数据上的最佳性能。然后，进行模型训练并利用Shapash进行解释。例如，你可以通过点击箭头查看特定数据点的预测结果，如红色箭头表示选择类别，蓝色箭头显示特征贡献，粉色箭头则用于指定探讨的数据ID。
将其拆分为训练/测试或交叉验证集 预处理 转型 特征工程 因为你将使用开箱即用的模型，你将有机会专注于磨练这 些关键步骤。查看sk learn（Python） 或caret（R） 文档页面以获取说明 。你应该练习回归、分类和聚类算法。
复习是每天必做的功课。不仅是语数外三门，可能高一看起来还没那么重要，但是那的确是学好的要点。文科类复习，不是你光背背书就好的，像语文要靠积累，拼音，成语，看起来都是小儿科的东西，真正用起来错误百出，所以要准备好一本字典，而且要勤翻，积累得多了就自然会了。
【篇一：我的闪光点】 认识我自己是一个不大不小的偶然。忘记了那是什么动机使我随意翻开了一页初中的化学课本：溶液的酸碱度常用PH表示，当PH《7时，呈酸性；当PH》7时，呈碱性；当PH=7时，它既不呈酸性也不成碱性时，是中性。
今天，我们将深入探讨一个利用YOLO算法进行实时网球运动分析的计算机视觉项目。通过该技术，我们能够精准检测球员和网球，并通过CNN提取关键球场信息。此项目旨在分析视频中的网球运动员，计算他们的速度、击球速度以及击球次数。为了实现这一目标，我们使用了Windows 10系统和Python 7。
在这项研究中，我们提出了一个基于“边缘人工智能”的实时嵌入式解决方案，在各种嵌入式平台上实现YOLOv3 tiny算法，如Raspberry Pi 3 B+与Intel Movidius Neural Computing Stick（NCS）、Nvidia的Jetson Nano和Jetson AGX Xavier相结合。
