通常，基于包装器的方法机器学习模型可解释性进行到底 —— 从SHAP值到预测概率（二）[译] 我见过最好...
shap.force_plot函数的源码解读 shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1][0,:], X_display.iloc[0,:])解读 defforce(base_value,shap_values=None,features=None,feature_names=None,out_names=None,link="identity",plot_cmap="RdBu",matplotlib=False,show=True,figsize=(20,3),ord...
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解释:shap_values3应该是一个包含SHAP值的数组。对于单个样本的解释,你需要从shap_values3中选择对应的SHAP值。 注意: shap_values3[0]通常表示第一个类别(例如,对于二分类问题,0可能表示负类)。 [0,:]表示选择第一个样本的所有特征的SHAP值。如果你的数据集是多分类的,或者你有多个样本,这里的索引可能需要调...
在这里，我们将研究SHAP值，这是一种解释来自机器学习模型的预测的有效方法。
This is a fantastic package that is very useful for model explainability - thank you. A parameter in shap.force_plot() seems to behaving inconsistently with expectations - any clarifiers/pointers if this is user error is greatly apprecia...
shap.force_plot(base_value = np.around(explainer.expected_value, decimals=2), shap_values = np.around(shap_values[sample_id,:], decimals = 2), features = np.around(one_sample, decimals=2), matplotlib=True, show = False, feature_names=feat_names) 👎 5 Author dynamik1703 commente...
shap.force_plot函数的源码解读 shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1][0,:], X_display.iloc[0,:])解读 def force(base_value, shap_values=None, features=None, feature_names=None, out_names=None, link="identity", plot_cmap="RdBu", matplotlib=False, show=True, figsiz...
shap force plot 线性回归 regress线性回归 一.初识机器学习 看了好多的模型训练文档,一直对数据的输入和输出感到有点懵,还好大佬点醒,少了好多头脑斗争,下面戳重点见图: 二.关于线性回归 线性回归是一种有监督的学习算法,它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系,分为一元线性回归和多元的线性回归。一元...