总的来说,利用SHAP值来解释Xgboost模型是一个非常有价值的过程。它不仅可以帮助我们了解模型内部的运作机制,还可以提高我们对数据的理解。尽管Xgboost等黑箱模型在预测精度方面具有优势,但解释性的缺失可能会让我们对其结果产生质疑。通过引入SHAP值,我们可以为这些模型提供更透明的解释,从而增强我们对模型结果的信任度。
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 imp...
Xgboost相对于线性模型在进行预测时往往有更好的精度,但是同时也失去了线性模型的可解释性。所以Xgboost通常被认为是黑箱模型。 2017年,Lundberg和Lee的论文提出了SHAP值这一广泛适用的方法用来解释各种模型(分类以及回归),其中最大的受益者莫过于之前难以被理解的黑箱模型,如boosting和神经网络模型。 本教程中,我们在真...
在对多种模型类型进行试验后,我们发现 XGBoost 中实现的梯度提升树提供了最佳准确度。不幸的是,解释 XGBoost 做出预测的原因似乎很难,所以我们只能选择退回到线性模型,或者弄清楚如何解释我们的 XGBoost 模型。没有数据科学家愿意放弃准确性……所以我们决定尝试后者,并解释复杂的 XGBoost 模型(它恰好有 1,247 个深度...
Which one should be the correct SHAP value to explain the XGBoost model? Let's make a guess you have a binary classification at hand. Then, what you're getting in your 2nd example is indeed the right decomposition of raw SHAP values: In [1]: from scipy.special import expit In [2]:...
base_values+ sum(shap_values[0].values) = ln(p/1-p) 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...
第一个明显的选择是使用 Python XGBoost 接口中的 plot_importance() 方法。它提供了一个非常吸引人的简单条形图,表示我们数据集中每个特征的重要性:(重现本文的代码在Jupyter notebook 中) 为一个训练模型运行 xgboost.plot_importance(model) 的结果,用于预测人们是否会报告来自经典“成人”人口普查数据集的超过 5...
# 可视化特征重要性shap.summary_plot(shap_values,X_test) 1. 2. 以上就是使用SHAP法解释XGBoost算法回归的完整流程。通过这些步骤,我们可以得到每个特征对于模型预测的贡献程度,并可以通过可视化工具更直观地展示。 8. 总结 在本文中,我们讨论了如何使用SHAP法解释XGBoost算法回归。通过了解每个步骤的目标和所需的代...
To compare xgboost SHAP values to predicted probabilities, and thus classes, you may try adding SHAP values to base (expected) values. For 0th datapoint in test it will be: xgb_pred = expit(xgb_sv[0,:].sum() + xgb_ev) assert np.isclose(xgb_pred, xgb.predict_pro...
shap_values = explainer.shap_values(x_new) # 计算出每个样本在66个特征上的shap值 shap_values.shape # shap值矩阵(10441, 66) # shap可视化--- #单样本特征上的shap值 #查看其中一位球员身价的预测值以及其特征对预测值的影响。 j = 0 # 以...