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...
【SHAP】一种可解释性工具 赫兹克斯 python烧烤 近年来人工智能的浪潮越来越汹涌,以神经网络、集成模型为代表的机器学习模型在数据挖掘领域中发挥着不可替代的作用。在追求模型高精度的道路上,工业界和学术界也十分关注模型的可解释性,期待从复杂模型中得到更直…阅读全文 赞同2 添加评论 分享...
SHAP,即 Shapley Additive exPlanations,是一个用于解释机器学习模型输出的 Python 库。基于博弈论中的 Shapley 值理论,模型解析得到的shap value需要满足可加性(additivity)性质,将模型的预测值解释为二元变量的线性函数,来理解每个特征对模型预测的贡献度。首先选择一种explainer解释器,基于原模型的样本进行训练。解决了...
1、什么是黑箱模型黑箱模型是指那些内部运作机制非常复杂且难以解释的机器学习模型。以下是一些常见的黑箱模型(部分): 逻辑回归; XGBoost; LightGBM; 随机森林; AdaBoost; 朴素贝叶斯… 阅读全文 Python 中的 SHAP 简介 茶桁 数字音频设计师专业知识测评证书持证人 ...
机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论(一) 引发的思考。 ITE代表的是无偏个体效应 再来看一下SHAP值中,可以“量化”不同特征,对个体的影响值,那么这个值,可以认为是RM的ITE吗? 虽然,SHAP值肯定是有偏的,但是也想沿着这个问题来看,SHAP值理论中的SHAP代表的怎么样的 “ITE”?在有偏的结论下,该如何...
大家好,今天为大家分享一个超酷的 Python 库 - shap。 Github地址:https://github.com/shap/shap 在机器学习领域,理解模型是至关重要的。为了解释模型的预测结果并理解模型的工作原理,需要一种有效的方法。SHAP(SHapley Additive exPlanations)库便是这样一种工具,它为我们提供了一种直观且可解释的方法来解释模型的...
SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一个与大多数机器学习模型拓扑兼容的 python 库。安装它就像 pip install shap SHAP 提供了两种解释机器学习模型的方法:全局可解释性和局部可解释性。 3.1 局部可解释性 局部可解释性试图解释特定预测背后的驱动力。在 SHAP 中,这就是各个 Shapley 值的用途,如前面部分的快速...
二、SHAP算法简介 「SHAP（Shapley Additive Explanations）」是一种可解释性机器学习方法，用于解释模型的...
python算法小当家 VX公众号:python算法小当家;闲鱼:金陵乐呵的蘑菇 今天分享一个实用的机器学习模型解释工具——SHAP(SHapley Additive exPlanations)。构建一个高性能的模型只是成功的一部分,能够解释模型的预测结果才是关键。SHAP 就是…阅读全文 赞同 添加评论 分享收藏 模型可解释性工具...
XAI是一套工具和框架,用于理解和解释机器学习模型如何做出决策。其中,Python中的SHAP(SHapley Additive exPlanations)库是一个非常有用的工具。SHAP库能够量化特征对单个预测及整体预测的贡献,并提供美观且易于使用的可视化功能。 接下来,我们将概括介绍下SHAP库的基础知识,以理解在Scikit-learn中构建的回归和分类模型的预...