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...
3.kernelshap+shapviz 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 #1)Sample rows to be explained # 数据量不大,笔者使用全部数据 set.seed(10)#X<-dat[sample(nrow(diamonds),1000),xvars]# 官方代码,建议1000个样本X<-dat[,xvars]#2)Optional:Select background data.If unspecified,200rowsfromXare used...
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...
TreeSHAP 的复杂性只受深度 (D) 的影响。而KernelSHAP 受特征数量 (M) 的影响。不同之处在于 KernelSHAP 复杂度是指数 w.r.t M 而 TreeSHAP 是二次 w.r.t D。因为树深度(D=4)比特征(M = 10)小的多,所以KernelSHAP 会慢很多。 这是每个...
只有KernelSHAP受到特征数量(M)的影响,这次我们在不同数量的特征上训练模型。而其他参数(T、L、D)保持不变。在下图4中,可以看到随着m的增加,KernelSHAP的时间呈指数增长。相比之下,TreeSHAP的时间受影响较小。 TreeSHAP的时间在逐渐增加(虽然不明显),因为我们看到复杂度与m无关。这是计算单个特征的SHAP值时的复...
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...
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,...
基于速度、复杂性等因素比较KernelSHAP和TreeSHAP 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。
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 permutation SHAP values can be ...