Python的shap值包 python shap包 前言: 机器学习很大一个问题是可解释性较差,虽然在RandomForest、LightGBM等算法中,均有feature_importance可以展现模型最重要的N个特征,但是对于单个样本来说情况可能并不与整体模型一致,所以就需要使用SHAP等算法将每个样本中不同特征的贡献度用数值展现出来。 准备工作: 首先还是需要传...
为了理解单个feature如何影响模型的输出,我们可以将该feature的SHAP值与数据集中所有样本的feature值进行比较。由于SHAP值表示一个feature对模型输出中的变动量的贡献,下面的图表示随着特征RM变化的预测房价(output)的变化。单一RM(特征)值垂直方向上的色散表示与其他特征的相互作用,为了帮助揭示这些交互作用,“dependence_p...
其中,f(xij)为当前特征的SHAP值,即第i个样本中的当前特征对最终预测值yi的贡献值,当f(xij)>0,就说明该特征提升了预测值,有正向作用;反之,说明该特征使得预测值降低,有反作用。 传统的feature importance只告诉我们哪个特征重要,但是我们并不清楚该特征是怎样影响预测结果的。SHAP value的最大优势是SHAP能反映出...
print(cat_features) #Create feature importance featurep = model.get_feature_importance(prettified=True) SHAP特征重要性的结果如下: 通过可视化可以非常清晰的看到哪些值对模型的影响最大 虽然不是每个特征在一个方向上都有重要性那么简单,但它的重要性可以直接分布在每个方向的某个阶段。 我们再看看beeswarm图:...
֫importances = cls.feature_importances_indices = np.argsort(importances)features = df.columnsplt.title('Feature Importances')plt.barh(range(len(indices)), importances[indices], color='g', align='center')plt.yticks(range(len(indices)), [features[i] for i in indices])plt.xlabel('...
1 导入数据 首先读取Python中自带的鸢尾花数据,具体代码如下: # 导入并处理鸢尾花数据集 import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() # 导入鸢尾花数据集 df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=[i.replace(' ', '_')for i in iris.feature_names]) # 特征...
欢迎关注《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》,学习shap,集成树算法feature importance相关知识和系统化风控建模内容 地址1 https://ke.qq.com/course/package/43071 地址2 https://study.163.com/series/1202915601.htm?share=2&shareId=400000000398149...
rf = RandomForestRegressor(max_depth=6, random_state=0, n_estimators=10)rf.fit(X_train, Y_train)print(rf.feature_importances_)importances = rf.feature_importances_indices = np.argsort(importances)features = X_train.columnsplt.title('Feature Importances')plt.barh(range(len(indices)), imp...
使用模型预测全样本的shap值:cat.get_feature_importance(data = Pool(X_all, cat_features=cat_features), type = 'ShapValues') 用一元插值函数拟合f(shap_sum,pred_cat),其中shap_num代表每个样本shap值加总 利用上面函数拟合f(shap_sum - 特征值),获得新的概率值,具体参考: ...
# 计算特征重要性feature_importance=np.abs(shap_values).mean(axis=0)# 创建饼状图importmatplotlib.pyplotasplt features=iris.feature_names plt.figure(figsize=(8,8))plt.pie(feature_importance,labels=features,autopct='%1.1f%%',startangle=140)plt.title('Feature Importance using SHAP')plt.show() ...