在SHAP中进行模型解释需要先创建一个explainer,SHAP支持很多类型的explainer(例如deep, gradient, kernel, linear, tree, sampling),我们先以tree为例,因为它支持常用的XGB、LGB、CatBoost等树集成算法。 explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = e
SHAP(SHapley Additive exPlanation)是一个Python开发的模型解释包,可以解释任何机器学习模型的输出。SHAP的名称来源于SHapley Additive exPlanation,它在合作博弈论的启发下构建了一个加性的解释模型。在这个模型中,所有的特征都被视为“贡献者”。对于每个预测样本,模型都会产生一个预测值,而SHAP value就是该样本中每个...
github.com/shap/shap,还发布了对应的论文 SHAP,即 Shapley Additive exPlanations,是一个用于解释机器学习模型输出的 Python 库。 它基于博弈论中的 Shapley 值理论,为我们提供了一种全面而直观的方式,来理解每个特征对模型预测的贡献度。 感受一下黑盒白化的效果 ___ _ / ___| | | | | ___ ___ | ...
在金融风控的实际应用中，SHAP正在成为合规的利器。某银行在部署信用评分模型时，通过SHAP生成的特征重要性报告，成功证明模型没有隐含性别或种族歧视。这种透明化验证不仅通过了监管审查，更让客户对自动化决策有了信任感。更有趣的是，他们的风控团队开始用SHAP做"模型体检"，定期检查特征贡献度的变化是否在合理范围。
一、SHAP 库的安装 在使用 SHAP 库之前,您需要确保已经安装了 Python,以及使用 pip 或 conda 包管理器。在终端或命令提示符中运行以下命令可安装 SHAP 库: pipinstallshap 1. 或者如果您使用的是 Conda,可以使用: condainstall-cconda-forge shap 1. ...
步骤1:导入所需库 首先,我们需要导入相关的Python库和数据集: importpandasaspdimportnumpyasnpimportshapimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.datasetsimportload_boston ...
要在Python环境中安装SHAP库,您可以按照以下步骤进行操作: 确认Python环境已安装并正确配置: 在开始安装SHAP库之前,请确保您的计算机上已经安装了Python,并且Python环境已经正确配置。您可以通过在终端或命令提示符中输入python --version或python3 --version来检查Python是否已安装以及其版本。 使用pip工具安装SHAP库: SH...
本文将深入探讨如何使用Python的SHAP库实现机器学习模型输出的可视化解释。---## 一、SHAP基础原理### 1.1 Shapley值理论SHAP的核心数学基础来自博弈论的Shapley值,用于计算每个特征对预测结果的贡献度。其核心公式为:$$\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}(f(...
但是,由于我们现在对每个人都有个性化的解释,因此我们可以做的不仅仅是制作条形图。我们可以绘制数据集中每个客户的特征重要性。在十八Python包让一切变得简单。我们首先调用 shap.TreeExplainer(model).shap_values(X) 来解释每个预测,然后调用 shap.summary_plot(shap_values, X) 来绘制这些解释:...
数据预处理质量会对Python里shap数值提取产生影响。对于回归模型，shap数值提取有其特定的方式流程。分类模型在Python中提取shap数值的方法略有不同。导入shap库并正确安装是开启提取工作的第一步。加载数据集后要确保数据格式适合shap数值提取。特征工程环节影响着后续shap数值提取的准确性。shap值计算依据不同算法有多种...