计算：Base value 的计算不依赖于任何特定特征的贡献，而是模型对所有可能的输入组合给出的预测值的平均。
在热图矩阵上方是模型的输出,灰色虚线是基线(.base_value),图右侧的条形图是每个模型输入的全局重要性(默认用shap.order.abs.mean整体重要性来度量) 更改排序顺序和全局特征重要性值 通过给feature_values参数传递一组值来改变衡量特征整体重要性的方式(以及它们的排序顺序)。默认情况下feature_values=shap.Explanation....
shap.decision_plot(base_value=expected_value, shap_values=shap_values[1][:1], features=features_display[:1]) 输出: decision_plot 解释: x轴是模型的输出,y轴是特征名称,线表示预测的过程 模型的输出通常是一个概率,对这个概率取对数几率就是模型的输出 shap_values: 要解释的数据的shap_values features...
SHAP是由Shapley value启发的可加性解释模型。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个样本的第j个特征为xi,j,模型对第i个样本的预测值为yi,整个模型的基线(通常是所有样本的目标变量的均值)为ybase,那么SHAP value服从以下等式。 其中...
对于water_fall模型的base_value,它表示在没有任何特征参与时,模型的预测结果的基准值。换句话说,它是模型对于没有任何特征输入时的默认预测结果。 要计算SHAP值,可以使用SHAP库中的相应函数。具体步骤如下: 1. 导入必要的库: python import shap 2. 加载训练好的water_fall模型: python model = ... # 加载...
SHAP(SHapley Additive exPlanation)是解决模型可解释性的一种方法。SHAP基于Shapley值，该值是经济学家...
base_values=explainer.expected_value[0], data=X_test.iloc[row], feature_names=X_test.columns.tolist())) 1. f(x) 是模型 predict_proba 值:0.79。 2. E[f(x)] 是基值 = 0.5749。 3. 左边是特征值,箭头是特征对预测的贡献。 4. 每行显示每个特征的正(红色)或负(蓝色)贡献如何将值从背景...
计算出每一个特征的Shapley Value, 也就是线性模型的系数. 对于上面的第二个步骤, 我们做一下解释, 当Simplified Features是1的时候, 使用原始数据的特征, 当Simplified Features是0的时候, 我们使用其他的数据进行替换(这种置换的方式会存在一些问题, 当特征之间不是独立的, 而是相互有关联的, 那么这样生成的数据...
base_value = explainer_2.expected_value output= base_value + np.sum(shap_values[0][0][record]) print('base value: ',base_value) print('output value: ',output) #sanity check that the ouput value is equal to the actual prediction ...