在SHAP中进行模型解释需要先创建一个explainer,SHAP支持很多类型的explainer(例如deep, gradient, kernel, linear, tree, sampling),本文使用支持常用的XGB、LGB、CatBoost等树集成算法的tree为例。 deep:用于计算深度学习模型,基于DeepLIFT算法 gradient:用于深度学习模型,综合了SHAP、集成梯度、和SmoothGrad等思想,形成单一...
importshapX,y=shap.datasets.adult()X_display,y_display=shap.datasets.adult(display=True) 创建Explainer并计算SHAP值 在SHAP中进行模型解释需要先创建一个explainer,SHAP支持很多类型的explainer(例如deep, gradient, kernel, linear, tree, sampling),本文使用支持常用的XGB、LGB、CatBoost等树集成算法的tree为例。
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创建可视化 现在我们将为shap创建解释程序,找出模型的shape值,并使用它们创建可视化效果。 explainer=shap.Explainer(xgb_model)shap_values=explainer(X_test) 1、Bar Plot shap.plots.bar(shap_values,max_display=10) 2、队列图 shap.plots.bar(shap_values.cohorts(2).abs.mean(0)) 3、热图 shap.plots.heat...
SHAP(SHapley Additive exPlanation)是解决模型可解释性的一种方法。SHAP基于Shapley值,该值是经济学家Lloyd Shapley提出的博弈论概念。“博弈”是指有多个个体,每个个体都想将自己的结果最大化的情况。该方法为通过计算在合作中个体的贡献来确定该个体的重要程度。
SHAP(SHapley Additive exPlanation)是解决模型可解释性的一种方法。SHAP基于Shapley值,该值是经济学家Lloyd Shapley提出的博弈论概念。“博弈”是指有多个个体,每个个体都想将自己的结果最大化的情况。该方法为通过计算在合作中个体的贡献来确定该个体的重要程度。
在机器学习可解释性方面，需要考虑各种技术。一种流行的方法是确定特征重要性分数，该分数揭示了对模型预测影响最大的特征。SKlearn 模型默认提供特征重要性分数，但您也可以利用 SHAP、Lime 和 Yellowbrick 等工具来更好地可视化和理解机器学习结果。本教程将介绍 SHAP 值以及如何使用 SHAP Python 包解释机器学习结果。
SHAP(Shapley Additive Explanations)是一种用于解释机器学习模型的工具,它基于Shapley值的概念,可以帮助我们了解模型预测结果的原因。下面是一个使用SHAP的示例教程: 安装SHAP库:首先,你需要安装SHAP库。可以使用以下命令在Python中安装SHAP: pip install shap 复制代码 导入所需的库和数据:接下来,导入需要的库和数据集...
用SHAP 可视化解释机器学习模型实用指南(下) 又一机器学习模型解释神器:Shapash LIME 它是Local Interpretable Model Agnostic Explanation的缩写。局部(Local )意味着它可以用于解释机器学习模型的个别预测。 要使用它也非常的简单,只需要2个步骤:(1) 导入...
SHAP 框架已被证明是机器学习模型解释领域的一个重要发展。 SHAP 结合了几种现有方法,创建了一种直观、理论上合理的方法来解释任何模型的预测。 SHAP value 量化了特征对预测影响的大小和方向(正或负)。 我相信使用 SHAP 和其他工具进行 XAI 分析应该是机器学习管道的一个组成部分。