shap_values[:,:,0]是一个二维数组(60,13),表示60个样本,13个特征第一个类别的shap值。 2.4 绘制全局条形图 SHAP提供了一种全局特征重要性图的方法,这种方法考虑了所有样本,并计算每个特征的平均绝对SHAP值: shap.summary_plot(shap_values,X_test) 这个图在低版本的shap能够跑出来,在高版本的shap中可能报错...
当一个特征的SHAP值绝对值较大时,表明该特征对预测结果有显著影响。因此可以通过计算特征SHAP值的绝对值平均来量化预测贡献度。 实现代码如下: prediction_contribution=shap_values.abs().mean() 应用到我们的示例数据集,得到以下结果: 从结果可以看出,就特征重要性而言,job是最主要的特征,其次是nationality,然后是ag...
这一步骤将使用shap库来计算特征重要性。 # 创建一个shap解释器explainer=shap.TreeExplainer(model)# 计算特征重要性shap_values=explainer.shap_values(X) 1. 2. 3. 4. 5. 步骤4:可视化特征重要性 最后,我们将使用shap库提供的可视化工具来展示特征重要性。 # 可视化特征重要性shap.summary_plot(shap_values,X...
使用SHAP值进行深入特征重要性分析 尽管GBDT提供了一种衡量特征重要性的方法,但SHAP(SHapley Additive exPlanations)值提供了一种更深入的分析特征对模型预测影响的方法。SHAP值基于博弈论,目标是解释每个特征对模型预测的贡献。 import shap # 计算SHAP值 explainer = shap.TreeExplainer(gbdt) ...
其中,ϕ0ϕ0是常数项,ϕiϕi是第 i 个特征的SHAP值。 安装SHAP库 首先,你需要安装SHAP库。可以通过以下命令快速安装: pipinstallshap 1. 代码示例 以下是一个简单的示例,展示如何使用SHAP库解释一个分类模型的预测。我们将利用著名的鸢尾花数据集(Iris Dataset)为例。
一、SHAP库的使用步骤 代码语言:javascript 复制 SHAP库在风控建模中的使用步骤如下: 数据准备:首先,需要准备用于建模的数据集。这可能包括各种特征,如借款人的收入、信用评分、负债比率等。 模型训练:使用适当的机器学习算法(如逻辑回归、随机森林或神经网络)对数据进行训练,以预测贷款违约等风险。
SHAP库是一个Python库，提供了一些用于计算Shapley值的工具。该库使用的算法是TreeSHAP算法，它可以计算...
萨巴斯。一种个性化的启发式特征归因方法。 平均值(|树形状|)。基于个性化 Tree SHAP 归因的平均幅度的全局归因方法。 获得。与上面 XGBoost 中使用的方法相同,也等效于 scikit-learn 树模型中使用的 Gini 重要性度量。 拆分计数。代表 XGBoost 中密切相关的“权重”和“覆盖”方法,但使用“权重”方法计算。
可视化：SHAP能够通过图形化方式展示特征重要性，便于理解和使用。三、XGBoost算法介绍 「XGBoost（eXtreme ...