下面我们开始使用SHAP。首先是特性重要性，这显示了模型上每个特征的强度。#Create list for cat featurescat_features = list(range(0, X.shape[1]))print(cat_features)#Create feature importancefeaturep = model.get_feature_importance(prettified=True)SHAP特征重要性的结果如下：通过可视化可以非常清晰的看到...
featurep = model.get_feature_importance(prettified=True) SHAP特征重要性的结果如下: 通过可视化可以非常清晰的看到哪些值对模型的影响最大 虽然不是每个特征在一个方向上都有重要性那么简单,但它的重要性可以直接分布在每个方向的某个阶段。 我们再看看beeswarm图: #Create explainer and shap values from model...
featurep = model.get_feature_importance(prettified=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. SHAP特征重要性的结果如下: 通过可视化可以非常清晰的看到哪些值对模型的影响最大 虽然不是每个特征在一个方向上都有重要性那么简单,但它的重要性可以直接分布在每个方向的某个阶段。 我们再看看beeswarm图: #Create explainer ...
featurep = model.get_feature_importance(prettified=True) SHAP特征重要性的结果如下: 通过可视化可以非常清晰的看到哪些值对模型的影响最大 虽然不是每个特征在一个方向上都有重要性那么简单,但它的重要性可以直接分布在每个方向的某个阶段。 我们再看看beeswarm图: #Create explainer and shap values from model...
featurep = model.get_feature_importance(prettified=True) SHAP特征重要性的结果如下: 通过可视化可以非常清晰的看到哪些值对模型的影响最大 虽然不是每个特征在一个方向上都有重要性那么简单,但它的重要性可以直接分布在每个方向的某个阶段。 我们再看看beeswarm图: #Create explainer and shap values from model...
使用第三方解释库 Shap。与一般模型直接使用 Shap 有所不同,使用 model.get_feature_importance() 方法,并设置参数 type='ShapValues', 直接输出 shap_values 值,该值可直接用户输出结果值及绘制相应可视化图形。 shap_values = model.get_feature_importance( pool1, type='ShapValues') expected_value = shap...
使用第三方解释库 Shap。与一般模型直接使用 Shap 有所不同,使用 model.get_feature_importance() 方法,并设置参数 type='ShapValues', 直接输出 shap_values 值,该值可直接用户输出结果值及绘制相应可视化图形。 shap_values = model.get_feature_importance( pool1, type='ShapValues') expected_value = shap...
对于局部可理解性,CatBoost附带SHAP,SHAP通常被认为是唯一可靠的方法。 shap_values = model.get_feature_importance(Pool(X, y),type='ShapValues') 官方也提供了教程:https://github.com/catboost/t...。你可以使用进行局部可理解性操作以及获取特征重要性。
对于局部可理解性,CatBoost附带SHAP,SHAP通常被认为是唯一可靠的方法。 shap_values = model.get_feature_importance(Pool(X, y),type='ShapValues') 官方也提供了教程:https://github.com/catboost/tutorials/blob/master/model_analysis/shap_values_tutorial.ipynb。你可以使用进行局部可理解性操作以及获取特征重要...
对于局部可理解性,CatBoost附带SHAP,SHAP通常被认为是唯一可靠的方法。 shap_values = model.get_feature_importance(Pool(X, y), type='ShapValues') 1. 边际效应 到目前为止,这是我最喜欢的东西。随着高精度的商品化(特别是随着AutoML的兴起),当今从更深层次上了解这些高精度模型变得越来越重要。