读取预测与解释输出

主要输出

  • Training_Set_Detailed_*.csv：建模池特征与 SHAP。

  • Feature_<name>：描述符值。

  • SHAP_<name> / SHAP_Std_<name>：有效验证出现中的归因均值/离散程度。

  • Test_Set_Detailed_*.csv：显式指定的留出样本。

  • Realtest_Pred / Realtest_Pred_Std：原始集成预测与模型间离散程度。

  • Target：输入目标，不是新测量。

引擎使用重复随机划分。重复过少时某些样本可能从未进入验证集，旧聚合实现可能 含零填充值；报告指标前要检查验证覆盖。模型间离散程度不是校准置信区间。

自动特征筛选属于探索，不是论文另行冻结 benchmark 的嵌套交叉验证实现。 科学比较应预先固定特征，或把完整筛选过程放入训练折。永久测试集不能参与筛选、 解释排名与调参。

SHAP 是模型归因，不是测量效应或候选分数。实际查看见 从模型归因读出化学意义。