使用CatBoost和SHAP进行多分类完整代码示例 importpipeline测试模型数据 CatBoost是顶尖的机器学习模型之一。凭借其梯度增强技术以及内置函数,可以在不做太多工作的情况下生成一些非常好的模型。SHAP (SHapley Additive exPlanation)是旨在解释具有独特视觉效果和性能价值的机器学习模型的输出。CatBoost和SHAP结合在一起构成了一个...
Alibihttps://github.com/SeldonIO/alibiAlibi 是一个针对机器学习模型检查和解释的开源 Python 库。该...
SHAP值:用博弈论的概念解释一个模型 在越来越多的领域中机器学习模型已开始需要更高的标准, 例如模型预测中公司需要对模型产生的任何虚假预测负责。有了这种转变,可以说模型的可解释性已经比预测能力具有更高的优先级。 诸如准确率和R2分数之类的指标已经排在了后面,而能够解释模型预测变得越来越重要。 我们研究了几...
为了达到模型可解释性的目的,我使用了以下: import xgboost from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.ensemble import StackingRegressor import shap # train a model X, y = shap.datasets.boston() stkr = StackingRegressor( estimators = [('xgbr', xgboost.XGBRegres 浏览26提问于20...