:LSTM 模型的输入通常是一个三维的时序数据,形状为(样本数, 时间步长, 特征数)。因此,SHAP 值也会反映每个时间步长和特征的贡献。 多输出模型:如果 LSTM 模型有多个输出(如多步预测),shap_values将会是一个列表,每个元素对应一个输出的 SHAP 值。 SHAP 值的形状:对于每个输出,SHAP 值的形状将是(样本数, 时间步长, 特征数
SHAP 特征重要性-Summary Plot 将SHAP 值矩阵传递给条形图函数会创建一个全局特征重要性图,其中每个特征的全局重要性被视为该特征在所有给定样本中的平均绝对值。 上面使用Summary Plot方法并设置参数plot_type="bar"绘制典型的特征重要性条形图,而他默认绘制Summary_plot图,他是结合了特征重要性和特征效果,取代了条...
importshapimportnumpyasnpfromkeras.modelsimportload_model# 加载训练好的LSTM模型model=load_model('your_lstm_model.h5')# 准备数据X_sample=np.random.rand(100,10,1)# 示例输入数据# SHAP解释器explainer=shap.KernelExplainer(model.predict,X_sample)# 计算SHAP值shap_values=explainer.shap_values(X_sample)...
在PyTorch中,我们可以将SHAP值应用于RNN(循环神经网络)或LSTM(长短期记忆网络)模型。 RNN和LSTM是一类常用于处理序列数据的神经网络模型。它们在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中具有广泛的应用。 SHAP值的计算可以通过SHAP库来实现。首先,我们需要将RNN或LSTM模型与SHAP库进行集成。然后,我们可以使用SHAP库...
我的代码是： import numpy as np import shap import keras import pandas from k…深度学习模型SHAP...
SHAP-LSTM解析,超实用! 首先,我们构建一个LSTM回归模型来进行时间序列预测。然后,我们使用SHAP来解释这个LSTM模型,并将SHAP值的结果进行可视化。🎉 网上有很多关于用SHAP解释XGBoost和Random Forest的案例,这些解释过程相对简单明了。👀然而,用SHAP解释深度学习模型,如LSTM,会稍微复杂一些。LSTM的输入是三维数据,维度...
研究人员用 LSTM 神经网络结合 SHAP,预测巴西登革热,该模型性能优,对公共卫生意义重大。 登革热,一种由蚊子传播的病毒性疾病,如同隐藏在暗处的 “健康杀手”,悄然威胁着全球约一半人口的健康。在巴西,由于其多样的气候和快速的城市化进程,为传播登革热病毒的埃及伊蚊创造了绝佳的繁殖环境,使得登革热成为一个长期困扰该...
shap解释LSTM回归模型 ls回归是什么 统计学习导论(ISLR) 文章目录 统计学习导论(ISLR) 3 线性回归 3.1 简单线性回归 3.1.1参数估计 3.1.2评估参数的准确性 3.1.3 评估模型的准确性 3.2多元回归 3.2.1参数估计 3.2.2 一些重要的问题 3.3其他回归模型
LSTM 模型,使用 SHAP 来解释预测问题描述 投票:0回答:1我正在使用 LSTM 模型来检测网络中的异常情况,即 DDOS 攻击。我已经在数据集上训练了模型。该模型正在运行,我从中得到了正确的答案。但我无法得到 SHAP 的解释。 模型训练: #Change features with object or string value into numeric numbers ord_feat = ...
数据预处理与特征选择:使用SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)对少数类攻击进行过采样,并通过随机欠采样控制多数类的影响,以解决类别不平衡问题。同时,利用SHAP分析特征重要性,筛选出对攻击检测至关重要的特征。 模型架构设计:构建了包含LSTM层(捕捉时间序列特征)、CNN层(提取空间特征)和注意力机制(聚焦...