shap_values = explainer(X) 图1:Waterfall 特征矩阵中的 4,177 个观测值中的每一个都有 8 个 SHAP 值。也就是说,我们模型中的每个特征都有一个 SHAP 值。我们可以使用waterfall函数来可视化第一个观测值的 SHAP 值(第 2 行)。 # Waterfall plot for first observation shap.plots.waterfall(shap_values[...
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...
v_values[','.join(sorted(A))]=v_function(A,c_values)n=len(channels)#no.ofchannels shapley_values=defaultdict(int)forchannelinchannels:forAinv_values.keys():ifchannel notinA.split(","):cardinal_A=len(A.split(","))A_with_channel=A.split(",")A_with_channel.append(channel)A_with_c...
使用shap库来计算SHAP值,代码如下: importshap# 创建一个解释器explainer=shap.TreeExplainer(model)# 计算SHAP值shap_values=explainer.shap_values(X_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 代码解析: 首先导入shap库。 创建一个TreeExplainer,它能够针对树模型(如随机森林)进行解释。 使用shap_values方法计算测试集的...
shap_values = explainer.shap_values(X) #传入特征矩阵X,以计算SHAP值 1. 2. 3.2 Local Interper Local可解释性提供了预测的细节,侧重于解释单个预测是如何生成的。它可以帮助决策者信任模型,并且解释各个特征是如何影响模型的单次的决策的。 3.3 单个prediction的解释 ...
model=RandomForestClassifier()model.fit(X,y)3生成shap值然后应用shap库生成shap值,代码如下: # 使用SHAP解释模型预测 explainer=shap.TreeExplainer(model)shap_values=explainer.shap_values(X)# 输出每个特征的SHAP值print(shap_values)得到结果:[array([[0.04326835,0.01389136,0.2289992,0.21054109],[0.05049107,-0....
7.SHAP Values (SHAP值) SHAP(SHapley Additive exPlanations)值是一种游戏理论方法,它为每个特征的贡献提供了一个统一的衡量标准,考虑了特征的所有可能组合。SHAP值提供了模型预测的局部解释,清晰展示了每个特征如何影响单个预测结果。 8.Partial Dependence Plots (部分依赖图) ...
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:...
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:...
python解释模型库Shap实现机器学习模型输出可视化⽬录 安装所需的库 导⼊所需库 创建模型 创建可视化 1、Bar Plot 2、队列图 3、热图 4、瀑布图 5、⼒图 6、决策图 解释⼀个机器学习模型是⼀个困难的任务，因为我们不知道这个模型在那个⿊匣⼦⾥是如何⼯作的。解释是必需的，这样我们可以选择最佳...