kernelshap包有两个关键的函数,分别是kernelshap 和permshap。 精确Kernel shap是permutation shap的一种近似,对于特征数量最多为8的情况,由于精确计算通常足够快速,推荐使用permshap。当特征数量较多时,kernelshap会切换到一种较快且近似精确的算法,因此在此类情况下推荐使用 kernelshap。对于二阶及以下的交互模型,精确...
KernelSHAP 和 TreeSHAP 都用于近似 Shapley 值。 TreeSHAP 的速度很快，但是它只能用于基于树的算法，如随机森林和 xgboost。而KernelSHAP 与模型无关。这意味着它可以与任何机器学习算法一起使用。我们将比较这两种近似方法。本文中的实验，将展示 TreeSHAP 实际上有多快。另外还探索树算法的参数如何影响时间复杂度...
另一方面,只有 KernelSHAP 受特征数量(M) 的影响。不同之处在于 KernelSHAP 复杂度相对于 M 呈指数增长 ,而 TreeSHAP 相对于 D 呈二次增长。考虑到我们的特征 (M = 10) 也多于树深度 (D = 4),我们可以看出为什么 KernelSHAP 更慢。 需要明确的是,这是每个 SHAP 值的时间复杂度。我们应该期望每个值都...
图像分类KernelSHAP 在计算机中,按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。目前,大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。 (1) 二值图像: 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成,“0”代表黑色,“1”代白色。由于每一像素(矩阵中每一元素)取值仅有0...
Kernel SHAP 0.4.1 说明书 Package‘kernelshap’December3,2023 Title Kernel SHAP Version0.4.1 Description Efficient implementation of Kernel SHAP,see Lundberg and Lee (2017),and Covert and Lee(2021)<http://proceedings.mlr.press/v130/covert21a>.Furthermore,for up to 14features,exact ...
Simple kernel shap This is a simplification of kernel shap. It's used to help me better understand kernel shap. references https://github.com/marcotcr/lime https://captum.ai/api/kernel_shap.html Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explain...
KernelExplainer is based on the Python SHAP package's KernelExplainer class: https://github.com/slundberg/shap/blob/master/shap/explainers/_kernel.py Current characteristics of the GPU version: * Unlike the SHAP package, ``nsamples`` is a parameter at the initialization of the explainer and ...
Furthermore, Kernel SHAP was applied to estimate the contribution values of features and their relationships to the fetal states. Results: For intelligent CTG classification using 10-fold cross-validation, the accuracy and average F1 score were 0.9539 and 0.9249 in the public...
Shap KernelExplainer是一个用于解释机器学习模型预测结果的工具,它不能在图形处理器上运行。 Shap KernelExplainer是SHAP(SHapley Additive exPlanations)库中的一个组件。SHAP是一种解释机器学习模型预测结果的方法,它基于Shapley值的概念,通过计算特征对预测结果的贡献来解释模型的预测结果。Shap KernelExplainer是SHAP库...
When I try to use KernelExplainer from shap package like that test_texts = pd.Series(['text1','text2','text3']) shap.KernelExplainer(model, test_texts ) I receive the following error: AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'find' What can I do about it? python ...