label = "LightGBM") #变量重要性 lgb_mp <- model_parts(exp) plot(lgb_mp) #模型诊断 plot(model_diagnostics(exp)) #waterfall图 library(shapviz) shap <- shapviz(lgb.model,X_pred=Test.matrix) # 每个变量对预测的贡献 sv_waterfall(shap,row_id = 1) #基于SHAP值的变量重要性 sv_importance...
常用的主要有arange()、linspace()、logspace() arange():类似于内置函数range(),通过指定开始值、终值和步长创建表示等差数列的一维数组,注意得到的结果数组不包含终值。例如下面的程序创建开始值为0、终值为1、步长为0.1的等差数组,注意终值1不在数组中: np.arange(0,1,0.1) 1. array([0. , 0.1, 0.2, 0....
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SHAP 库为解释不同类型的机器学习模型提供了多个解释器。 其中,TreeExplainer是一种快速而准确的方法,专门用于计算树模型的 SHAP 值。它广泛支持 XGBoost、LightGBM、CatBoost 以及大多数基于树的 scikit-learn 模型。 另一种解释器是KernelExplainer,这是一个通用工具,适用于各种机器学习模型。其采用基于权重的线性回归方...
import lightgbm as lgb import shap lgb_train = lgb.Dataset(x_train, y_train, free_raw_data=False) lgb_eval = lgb.Dataset(x_val, y_val, free_raw_data=False) params = { 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'binary_logloss', ...
使用九种广泛应用的机器学习方法构建预测模型,包括朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升、多层感知器、XGBoost、LightGBM和K最近邻。📊 模型性能评估 通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线(DCA)等图形工具,直观展示模型性能。🏆 最佳模型展示 展示预测性能最佳的模型,为外部验证和模型可解释性打下基础。🔍...
SHAP (SHapley Additive exPlanations):这是一个用于解释任何基于梯度提升的模型(如XGBoost、LightGBM和CatBoost)的库。SHAP值表示每个特征对输出的贡献,并且它们可以用来解释单个预测或全局模型行为。 安装SHAP库: pip install shap AI代码助手复制代码 使用SHAP的示例代码: ...
🌐 留学生Python数据挖掘之旅,从零开始,一步步掌握机器学习建模、SHAP理论、数据可视化分析等关键技能。无论是聚类、分类、回归、时间序列分析,还是文本处理,我们都有详尽的指导。🔍 探索SHAP理论的奥秘,了解SHAP值如何为机器学习模型提供可解释性。通过sklearn等工具,构建Xgboost、Lightgbm、逻辑回归、SVM、贝叶斯、岭...
该库专注于提供直观的模型解释,支持多种机器学习框架(如Scikit-learn、XGBoost、LightGBM等)。其核心功能包括:①全局特征重要性:展示模型整体依赖的特征权重。②局部预测解释:针对单个样本,解释模型为何做出特定预测。③黑盒模型支持:通过排列重要性...
LightGBM -显示特征的重要性,解释LGBMClassifier和LGBMRegressor的预测。 CatBoost:显示CatBoostClassifier和CatBoostRegressor的特征重要性。 lightning -解释lightning 分类器和回归器的权重和预测。 sklearn-crfsuite。ELI5允许检查sklearn_crfsuite.CRF模型的权重。