SHAP是Python开发的一个"模型解释"包,可以解释任何机器学习模型的输出。其名称来源于SHapleyAdditive exPlanation,在合作博弈论的启发下SHAP构建一个加性的解释模型,所有的特征都视为“贡献者”。对于每个预测样本,模型都产生一个预测值,SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。 假设第i个样本为xi,第i个样本...
使用SHAP进行模型解释相对简单。首先,你需要安装SHAP库,并确保已经训练好了一个机器学习模型。然后,你可以使用SHAP提供的接口将模型与数据集进行关联,并计算每个特征的SHAP value。最后,你可以使用这些值来生成解释结果,例如绘制特征贡献度图或生成解释报告。为了更好地理解SHAP的实际应用,让我们通过一个示例来演示如何使...
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: 这些特征按均值(|Tree SHAP|)排序,因此我们再次将关系特征视为年收入超过 5 万美元的最强预测因子。通过绘制特征对每个样本的影响,我们还可以看到...
解释器可以通过它的shap_values方法计算每个特征对于预测结果的影响。最后,我们可以使用shap.summary_plot函数可视化受到影响最大的特征。 LIME和SHAP是两种广泛应用的模型解释方法,在Python中有相应的库可供使用。通过使用这些方法,我们可以更好地理解机器学习模型的决策过程和结果,增加模型的可解释性。这对于需要对模型...
SHAP是Python开发的一个"模型解释"包,可以解释任何机器学习模型的输出。其名称来源于SHapley Additive exPlanation,在合作博弈论的启发下SHAP构建一个加性的解释模型,所有的特征都视为“贡献者”。对于每个预测样本,模型都产生一个预测值,SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。