首先,我们将训练好的模型与数据集进行关联,并计算每个样本的预测值和SHAP value。然后,我们可以根据SHAP value绘制一个条形图,展示每个特征对预测结果的贡献度。通过观察条形图,我们可以发现哪些特征对模型的预测结果影响最大,从而更好地理解模型的决策依据。总之,SHAP是一个强大的Python可解释机器学习库,可以帮助数据科学家
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 = explainer.shap_values(X) # 传入特征矩阵X,计算SHAP值 Lo...
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。
SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一个用于解释机器学习模型预测的Python库。 它基于博弈论中的沙普利(Shapley)值,用于衡量每个特征对预测结果的影响。 在风控建模中,SHAP库可以帮助理解哪些特征对贷款违约等风险预测的影响最大。 例如,通过SHAP值可以对比收入、信用评分、负债比率等特征对贷款违约预测的影响程度。
shap GitHub llvmlite GitHub numba GitHub 总结 在Python 3.8环境中安装shap、llvmlite或numba时遇到问题,可能是由于版本兼容性、缺少依赖项、编译环境问题或网络问题导致的。通过安装特定版本的库、确保所有依赖项已安装、安装必要的编译工具或使用镜像源等方法,可以解决这些问题。相关...
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. ...
一、SHAP的安装 要使用SHAP,首先需要将其安装到你的Python环境中。SHAP是一个Python库,可以通过pip命令轻松安装。在终端或命令提示符中输入以下命令: pipinstallshap 1. 确保你的环境中已经安装了numpy和scikit-learn等依赖库,因为SHAP会使用到这些库。如果你是第一次使用机器学习库,可以先通过以下方式安装这些库: ...
”SHAP 是用于解释模型的最广泛使用的库之一，它通过产生每个特征对模型最终预测的重要性来工作。另一方面，shap-hypertune 受益于这种方法来选择最佳特征，同时也选择最佳超参数。你为什么要合并在一起？因为没有考虑它们之间的相互作用，独立地选择特征和调整超参数可能会导致次优选择。同时执行这两项不仅考虑到了这一...
坚实的理论论证和快速实用的算法相结合,使 SHAP 值成为自信地解释树模型(例如 XGBoost 的梯度提升机)的强大工具。有了这种新方法,我们又回到了解释银行 XGBoost 模型的任务上: 我们可以看到,关系特征实际上是最重要的,其次是年龄特征。由于 SHAP 值保证了一致性,因此我们无需担心在使用增益或拆分计数方法之前发现的...