shap value广泛使用之前,对于树模型,通常用其自带的feature importance来解释特征重要性。虽然Feature importance可以直观地反映出特征的重要性,看出哪些特征对最终的模型影响比较大,但却无法判断特征与最终预测结果的关系是正相关、负相关还是其他更复杂的相关性?而shap value不仅可以解释这些问题,还具有局部的解释性,即反...
在这些名字当中除了我们很熟悉的 Feature Importance,还有一个被目前最广泛应用的方法 Shap,也就是我们今天的主角。 二、feature Importance VS. shap值 特征重要性 (Feature Importance)可以帮助我们在成百上千的特征池中,找到影响最大的特征,极大得增强了模型的可解释性,也是做特征筛选的重要参考指标。 但是在实际...
机器学习的特征的解释性:feature importance和shap值的对比 feature importance feature importance是特征重要性,值都是正数,表示特征的重要性,但是无法显示特征对模型的效应是正还是负方向。 特征重要性的定义是当改变一个特征的值的时候,对于预测误差带来的变化。怎么理解呢?当我们改变一个特征,预测误差发生了很大的变化...
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。直观上看，f(xi,1)就是对yi的贡献值，当f(xi,1) > 0，说明该特征提升了预测值，也正向作用；反之，说明该特征使得预测值降低，有反作用。很明显可以看出，与上一节中feature importance相比，SHAP value最...
特征重要性之shap value 基于模型刷选特征方法有:排列重要性、shap value、null importance 下面来说一下 shap value 一、shap value的原理 在SHAP被广泛使用之前,我们通常用feature importance或者partial dependence plot来解释xgboost。Feature importance可以直观地反映出特征的重要性,看出哪些特征对最终的模型影响较大...
一、shap value的原理 在SHAP被广泛使用之前,我们通常用feature importance或者partial dependence plot来解释xgboost。Feature importance可以直观地反映出特征的重要性,看出哪些特征对最终的模型影响较大。但是无法判断特征与最终预测结果的关系是如何的,是正相关、负相关还是其他更复杂的相关性?因此就引起来SHAP。
传统的feature importance只告诉哪个特征重要,但我们并不清楚该特征是怎样影响预测结果的。SHAP value最大的优势是SHAP能对于反映出每一个样本中的特征的影响力,而且还表现出影响的正负性。 如下图所示,这个图也可以看出参数的重要性,但是比之前的重要性排序图多了具体特征值的影响。以Feature5为例,该参数对模型的影...
预测出结果后,需要对模型进行解释。 常用的模型解释器有: shapslundberg/shap: A game theoretic approach to explain the output of any machine learning model. (github.com) limemarcotcr/lime:Lime:解释任何机器学习分类器的预测 (github.com) feature importance 这个仅适用于XGBoost模型 ...
feature is useless by plotting graphs. SHAP value became a famous tool in a very short period of time because before we had interpretation only in tabular form so it became tricky to get the result, but in the visual representation of feature importance, we can get the result at first ...
传统的feature importance只告诉哪个特征重要,但我们并不清楚该特征是怎样影响预测结果的。SHAP value最大的优势是SHAP能对于反映出每一个样本中的特征的影响力,而且还表现出影响的正负性。 如下图所示,这个图也可以看出参数的重要性,但是比之前的重要性排序图多了具体特征值的影响。以Feature5为例,该参数对模型的影...