大家好!今天给大家带来一个科研小工具——用SHAP来解释XGBoost模型。这个方法可以帮助我们量化每个特征对预测结果的贡献,从而增强研究的深度。🌟 创新点: 结合SHAP和XGBoost,量化特征贡献,提升研究深度。📊 SHAP图解释: 正值:特征对预测结果有正向影响。 负值:特征降低预测结果。 绝对值大:特征对预测结果影响显著。...
AI代码解释 rm(list=ls())#devtools::install_github("ModelOriented/shapviz")library(shapviz)library(xgboost)library(tidyverse)library(patchwork) 3示例数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x<-c("carat","cut","color","clarity")data("diamonds") 4建模 这里我们利用一下xgboost建模。
运行 xgboost.plot_importance 的结果同时具有 important_type=”cover” 和 important_type=”gain”。令我们沮丧的是，我们看到 XGBoost 提供的三个选项中的每一个的特征重要性排序都非常不同！对于cover方法，似乎资本收益特征最能预测收入，而对于收益方法，关系状态特征主导所有其他特征。这应该让我们在不知道哪种...
模型：XGBoost作为回归模型；可解释性分析：在确认模型拟合良好之后，使用SHAP包计算了训练集和测试集的SHAP值。（一）条形图 条形图作为一个全局解释方法，展示了每个特征在所有预测中的平均绝对SHAP值，是衡量特征重要性的标准。优点：SHAP值与模型预测的单位相同，结果更直观。缺点：缺乏对影响方向性的细致区分，无法...
简介:Xgboost作为机器学习领域的一颗璀璨明珠,以其出色的预测精度而备受青睐。然而,其强大的性能背后往往伴随着解释性的缺失,使其成为一个所谓的'黑箱'模型。本文旨在通过引入SHAP值,为读者揭示Xgboost模型背后的秘密,并介绍如何在真实数据集中利用SHAP值来解释Xgboost模型。
XGBoost的参数 通用参数 1、booster[默认gbtree] 2、silent[默认0] 3、nthread[默认值为最大可能的线程数] booster参数 1、eta[默认0.3] 2、min_child_weight[默认1] 3、max_depth[默认6] 4、max_leaf_nodes 5、gamma[默认0] 6、max_delta_step[默认0] ...
3.2 XGBoost在癌症预测中的应用 XGBoost在癌症预测任务中得到了广泛的应用,主要体现在以下几个方面: 特征选择:XGBoost可以计算出特征的重要性,并筛选出对癌症预测具有显著影响的特征,从而提供更好的特征选择结果。 处理高维数据:癌症预测任务通常涉及大量的特征,XGBoost通过剪枝、正则化和列采样等技术,能够有效处理高维数据...
②在所研究的影响因素中,XGBoost-SHAP方法揭示了影响陕西省PM2.5浓度的主要因素依次为高程、相对湿度、温度和人口密度,其中,高程和相对湿度对陕西省PM2.5浓度具有负向影响,而温度和人口密度则表现为正向影响。 ③通过划分影响区发现,陕北、关中及陕南地...
python实现xgboost二分类模型 shap 本章的几个概念: 估计器(estimator) 用于分类、聚类和回归分析 转换器(transformer):用于数据预处理回来数据转换 流水线(pipeline): 组合数据挖掘流程, 便于在此使用 1.scikit-learn估计器 加载数据集: #coding=gbk #python 数据挖掘入门与实践...
建立xgboost树模型 In 2: 代码语言:txt AI代码解释 X, y = shap.datasets.california() # 导入数据 X.head() Out2: In 3: 代码语言:txt AI代码解释 y Out3: 代码语言:txt AI代码解释 array([4.526, 3.585, 3.521, ..., 0.923, 0.847, 0.894]) ...