它的每个特征都具有一个 SHAP value, 从模型的先验期望输出出发,把模型的每个特征对应的 SHAP values 都加起来,得到的就是模型的输出。这个性质就叫做 SHAP values 的可加性,这也是字母中 A=Additive 的由来。我们需要由下往上看这幅图,最下边从模型的先验预测 2.215 出发(即什么特征都不知道的时候,我们只能预...
shap_values[:,:,0]是一个二维数组（60，13），表示60个样本，13个特征第一个类别的shap值。2.4 ...
shap values的维度是N×M,而shap interaction values的维度是N×M×M,也就是说一个样本的一个特征,shap valus由一个归因值\phi_i对应,而shap interaction values由一系列交互归因值\left \{ \phi_{j1},\phi_{j2},\cdots ,\phi_{jM} \right \}对应,并且交互归因值的和等于归因值。
learning_rate=0.05,n_estimators=150)model.fit(data[cols],data['y'].values)# 获取feature impor...
shap_values= explainer.shap_values(x)#传入特征矩阵X,计算SHAP值y_base =explainer.expected_value 方法二: shap_values= model.get_booster().predict(xgb.DMatrix(x), pred_contribs=True)#这一步将每一行数据转成shap构成的形式,最后一列是shap的base值,其余的是每个变量的shap的值。#shap_df = pd.Dat...
我们来了解一下shap values的计算原理。对于一个机器学习模型来说,预测结果往往是由多个特征共同决定的,而shap values就是用来衡量每个特征对最终预测结果的影响程度。在实际应用中,我们通常会将shap values进行可视化展示,以便更直观地理解各个特征的贡献度。在观察shap values大小时,我们要注意的是,并非所有特征的shap...
shap_values= explainer.shap_values(boston_df[cols]) 1. 2. 3. 4. (1)单个样本(一行数据)的SHAP值 随机检查其中一个样本的每个特征对预测值的影响 #第一列是特征名称,第二列是特征的数值,第三列是各个特征在该样本中对应的SHAP值。#比如我们挑选数据集中的第30位j = 30player_explainer=pd.DataFrame(...
而shap-values 又是符合 LIME 方程约束下的同时具有上句提到的三大特性的唯一解. 就这么一通牵扯, 将二者结合到了一起. LIME 呢, 可以解读为一种范式而不是确切的一个算法, 因为 loss function 与weighting kernel , 还有 regularization term 的选取都是缺乏指导的, 而 Kernel Shap 将其作了具化, 满足了上文...
模型解释–Shapley Values 我也是用SHAP的思想, 做了用于入侵检测系统的结果的解释问题, 链接如下:An Explainable Machine Learning Framework for Intrusion Detection Systems 参考资料 一本很全的资料(这是一份很好的资料):Interpretable Machine Learning 整体了解SHAP(整体结构参考了这篇文章):Interpreting your deep ...
SHAP 和SHAP values SHAP(SHapley Additive Explanations)是一种解释任何机器学习模型输出的博弈论方法。它利用经典的博弈论Shapley值及其相关扩展,将最优的信用分配与局部解释相结合(详细信息和引用请参阅相关论文:https://github.com/shap/shap#citations)。