所以个体的条件期望 (ICE) 图显示了目标函数和特征之间的依赖关系。与显示一组特征的平均效果的部分依赖图不同,ICE 图消除了非均匀效应的影响并分别可视化每个样本的预测对特征的依赖关系,每个样本一行。 代码示例 注:sklearn 0.24以后的版本也加入对这两个图进行绘制的功能,但是这里我们使用更好的shap库 代码语言:...
可解释机器学习就是在机器学习模型的基础上通过一系列方法使得模型结果具备可解释的特性,部分依赖图(Partial Dependence Plot)显示了一个或两个特征对机器学习模型的预测结果的边际效应,由于很多机器学习算法非参数的特性使得部份依赖图可以揭示线性以及非线性特征,容易理解并且有较高的解释力。 部分依赖图简易并且直观,在...
部分依赖图（Partial Dependence Plot，简称PDP）是一种用于解释机器学习模型预测结果的可视化工具。它展示了一个或两个特征对模型预测结果的边际效应。由于许多机器学习算法具有非参数特性，PDP能够揭示线性以及非线性特征的影响，从而使得结果易于理解且解释力强。PDP图简单直观，在科学研究中得到广泛应用。然而，它也存在...
2.4 分组的PDP图 按照性别分组的PDP图 pdp_rf_gender <- model_profile(rf_exp, variables = "age", groups = "gender") plot(pdp_rf_gender)+ ggtitle("Partial-dependence profiles for age, grouped by gender") 2.5 比较不同模型的PDP图 # 构建Logistic的PDP对象 pdp_lg <- model_profile(lg_exp, ...
部分依赖图是指在数据处理中,某些数据可能依赖于其他数据。Pandas可以通过创建部分依赖图来跟踪这些依赖关系,以便在处理数据时确保正确性和完整性。 热编码(One-Hot Encoding)是一种常用的数据预处理技术,用于将具有多个类别的离散变量转换为二进制特征向量。热编码可以解决某些算法只能处理数值型数据的问题,并且能够更好...
本部分是来自大纲模型可解释的一个子分支。 部分依赖图可以表示1个或者2个特征对模型的预测结果所能产生的边际效应。同时也能展示1个特征和label直接是否具有:线性相关性、单调性等。 当我们把pdp应用在线性回归上的时候,通过pdp,我们能够计算每个特征与label之间的线性相关性,其公式表述为 ...
部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。 部分依赖图(Partial Dependence Plot) 部分依赖图显示了目标函数(即我们的机器学习模型)和一组特征之间的依赖关系,并边缘化其他特征的值(也就是补充...
部分依赖图 undefined SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一种统一的方法来解释任何机器学习模型的输出。SHAP将博弈论与局部解释联系起来,将以前的几种方法结合起来,并根据预期表示唯一可能的一致且局部准确的加法特征归因方法(详见SHAP NIPS论文)。 部分依赖图显示了目标相应和一组特征之间的独立性,排除了其他所有的...
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