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...
通常我们从预测正向结果的角度考虑模型的预测结果,所以我们会拿出正向结果的SHAP值(拿出shap_values[1])。 直接看原始array很麻烦,但是shap库提供一种不错的结果可视化的方式。 input: shap.initjs()shap.force_plot(explainer.expected_value[1],shap_values[1],data_for_prediction) output: 如果仔细观察一下计算...
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...
shap_values 计算贡献率 贡献值计算公式 基本公式:贡献度 = 工作量 × 工作的影响力 × 工作的不可替代性 + 对项目有重大意义的idea 工作的不可替代性指标:工作的难度,这个难度包括问题本身的难度和预计所需要的时间。由于我们的工作分配主要是以ISSUE的形式,所以我们会在ISSUE中标注这个工作的难度指标,具体的难度...
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...
庆幸的是，scikit-learn自0.17版起在API中添加了两项功能，使得这个过程相对而言比较容易理解：获取用于...
返回R语言arenar包函数列表 功能\作用概述: 计算Shapley值的内部函数 语法\用法: get_shap_values(explainer, observation, params) 参数说明: explainer : 使用DALEX::explain创建的解释程序 observation : 一行数据帧观测计算Shapley值 params : 竞技场对象的参数 ...
shap_values = explainer.shap_values(data) File "C:\Users\p\Documents\Virtual_Environments\env-ml\lib\site-packages\shap\explainers\deep\__init__.py", line 119, in shap_values return self.explainer.shap_values(X, ranked_outputs, output_rank_order, check_additivity=check_additivity) ...
在上述代码中,fig是你生成的绘图对象,savefig函数用于保存绘图。你可以指定保存的文件名(这里是'plot.png'),dpi参数用于设置图像的分辨率(默认为100),bbox_inches参数用于指定保存的图像边界框。 如果你想要在代码中进一步处理保存的图像,你可以使用Pillow库的Image类来打开和操作图像: ...
but I cannot see how to get feature names within shap_values at the Python interpreter, if they're even there: >>> shap_values. shap_values.all( shap_values.compress( shap_values.dump( shap_values.max( shap_values.ravel( shap_values.sort( shap_values.tostring( shap_values.any( shap_...