PyCaret 使用interpret_model函数实现SHAP(SHapley Additive exPlanations)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # create a modelxgboost=create_model('xgboost')# summaryplotinterpret_model(xgboost)# correlationplotinterpret_model(xgboost,plot='correlation') 可以使用“plot = 'reason'”评估测试...
interpret_model(xgboost) Summary Plot using SHAP interpret_model(xgboost, plot = 'correlation') Dependence Plot using SHAP interpret_model(xgboost, plot = 'reason', observation = 10) 3.模型校准(calibrate_model) 通常在进行分类建模时,不仅要预测类标签,还要获得预测的概率。有的分类器(例如SVM)只能直...
from pycaret.datasetsget_data'diabetes'*clf1=setup(=diabetestarget'Class variable'# creating a model xgboost=create_model('xgboost')# interpreting modelinterpret_model(xgboost 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 interpret_model(xgboost,plot='correlation') 代码语言:javascript 代码运行次数...
diabetes= get_data('diabetes')#Importing module and initializing setupfrompycaret.classificationimport*clf1= setup(data = diabetes, target ='Class variable')#creating a modelxgboost = create_model('xgboost')#interpreting modelinterpret_model(xgboost) interpret_model(xgboost, plot ='correlation') inter...
在大多数机器学习项目中,解释复杂模型非常重要。通过分析模型认为重要的内容,有助于模型调优。在PyCaret中,此步骤非常简单,只需编写interpret_model即可获取Shapley值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 创建一个模型 xgboost=create_model('xgboost')interpret_model(xgboost)# summary plotinterpre...
lr = create_model('lr') PyCaret 有 60 多个开源即用型算法,每个模型都有对应的缩写(可以查表),比如上面逻辑回归直接写上lr就可以完成。 变量lr存储一个由create_model函数返回的训练模型对象,可以通过在变量后使用标点.来访问训练对象的原始属性。
PyCaret中的解释模型和编写 interpret_model 一样简单。函数以训练好的模型对象和绘图类型作为字符串。解释是基于SHAP(SHapley加法解释)实现的,仅适用于基于树的模型。 此函数仅在pycaret.classification和pycaret.regression模块中可用。 7.2.1 汇总图 在现实生活中通常是这样,当数据之间的关系是非线性时,我们总是看到...
interpret_model(tuned_catboost) 1. > SHAP plot produced by calling the interpret_model function. 根据上面的图,我们可以看到中位数收入字段对预测房屋价值的影响最大。 自动机器学习 PyCaret还具有运行自动机器学习(AutoML)的功能。我们可以指定我们要优化的损失函数或度量,然后让库接管如下所示。
I have confirmed this bug exists on thelatest versionof pycaret. I have confirmed this bug exists on the master branch of pycaret (pip install -U git+https://github.com/pycaret/pycaret.git@master). Issue Description I tried to interpret_model. but I got error ...
model= create_model('xgboost')# 构建XGBoost模型 plot_model(xgboost, plot='learning') # 绘制学习曲线 interpret_model(xgboost) # shap 特征重要性分析 参考 http://pycaret.org/ PyCaret网站 https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch提取各种机器学习,深度学习,强化学习等例程,16.7 K GitHub Sta...