shap summary_plot 离散值 shap.summary_plot是一个用于可视化模型解释性的函数,它基于SHAP(SHapley Additive exPlanations)算法,可以帮助我们理解模型中每个特征对预测结果的贡献程度。 离散值数据在数据分析中非常常见,例如性别、教育水平、职业等都属于离散值。而在机器学习建模过程中,离散值特征通常需要进行编码处理,如...
shap.summary_plot(shap_values,X_train,feature_names=features) 在Summary_plot图中,我们首先看到了特征值与对预测的影响之间关系的迹象,但是要查看这种关系的确切形式,我们必须查看 SHAP Dependence Plot图。 SHAP Dependence Plot Partial dependence plot (PDP or PD plot) 显示了一个或两个特征对机器学习模型的...
上面使用Summary Plot方法并设置参数plot_type="bar"绘制典型的特征重要性条形图,而他默认绘制Summary_plot图,他是结合了特征重要性和特征效果,取代了条形图。 Summary_plot 为每一个样本绘制其每个特征的Shapley value,它说明哪些特征最重要,以及它们对数据集的影响范围。 y 轴上的位置由特征确定,x 轴上的位置由...
模型可解释性方面的研究，在近两年的科研会议上成为关注热点，因为大家不仅仅满足于模型的效果，更对模型...
shap.summary_plot(shap_values,X_test,feature_names=features) 每行的每个点都是测试数据集的记录。这些特征从最重要的一个到不太重要的排序。可以看到s5是最重要的特征。该特征的值越高,对目标的影响越积极。该值越低,贡献越负。 可以绘制的一个非常有用的图称为force_plot。
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, X) 1. 3.5 Global Interper Global可解释性:寻求理解模型的overall structure(总体结构)。这往往比解释单个预测困难的多,因为它涉及到对模型的一般工作原理作出说明,而不仅仅是一个预测。 3.6 summary_plot ...
AI代码解释 shap.dependence_plot("参数名称",计算的SHAP数组,特征数组,interaction_index=None,show=False) 注意: 1)”参数名称“表示要绘制的单变量名称 2)shap_value是第5步计算的SHAP值 3)特征数组为dataframe格式。第一行需要是特征名称,后面是具体的特征数值。如果原始数组是numpy的array数组,需要按照以下代码...
shape summary plot是一种可视化工具,可以帮助我们直观地了解离散值的分布情况。它通过以不同的形状和颜色展示离散值的数量和频率,以帮助我们更好地理解数据的分布情况。 要创建一个shape summary plot,首先需要将数据导入到一个适当的统计软件中,如Python中的pandas或R语言。接下来,根据你感兴趣的离散值属性或变量,...
shap.summary_plot(shap_values, X) SHAP的优势 统一框架: SHAP提供了一种统一的方法来解释不同类型的模型。 理论保证: 基于坚实的数学基础,确保解释的一致性和公平性。 多样化的可视化: 提供多种直观的可视化方法,便于理解和交流。 模型诊断: 帮助识别模型中的潜在问题,如过拟合或特征冗余。