SHAP是由Shapley value启发的可加性解释模型。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。 假设第ii个样本为xixi,第ii个样本的第jj个特征为xi,jxi,j,模型对第ii个样本的预测值为yiyi,整个模型的基线(通常是所有样本的目标变量的均值)为ybaseybase,那么SHAP value服从...
6. 使用SHAP计算特征重要性 使用训练好的XGBoost模型,我们可以使用SHAP库来计算特征重要性。特征重要性可以告诉我们每个特征对于模型预测的贡献程度。 importshap# 创建一个SHAP解释器explainer=shap.Explainer(model)# 计算特征重要性shap_values=explainer.shap_values(X_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 7. 可视...
Tree SHAP 是一种快速算法,可以在多项式时间内准确计算树的 SHAP 值,而不是经典的指数运行时(参见arXiv)。 自信地解释我们的模型 坚实的理论论证和快速实用的算法相结合,使 SHAP 值成为自信地解释树模型(例如 XGBoost 的梯度提升机)的强大工具。有了这种新方法,我们又回到了解释银行 XGBoost 模型的任务上: 应用...
Note that the leaf index of a treeisunique per tree, so you may find leaf1inboth tree1andtree0.pred_contribs :boolWhen this optionison, the output will be a matrix of (nsample, nfeats+1)witheach record indicating the feature contributions (SHAP values)forthat ...
9.1 模型解释与可解释性 对于生产环境中的应用,解释模型预测结果至关重要。你可以使用 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 来解释 XGBoost 模型的预测。它帮助我们理解特征对预测结果的影响。 安装并使用 SHAP: pip install shap import shap# 使用 SHAP 解释模型explainer = shap.TreeExplainer(bst)shap_values = ...
笔记本可以在各种有趣的数据集上说明所有这些功能。例如,您可以在解释 XGBoost 死亡率模型的笔记本中根据您的健康检查查看您死亡的主要原因。对于 Python 以外的语言,Tree SHAP 也已直接合并到核心 XGBoost 和 LightGBM 包中。 欢迎关注《python金融风控评分卡模型和数据分析(加强版)》,学习shap,集成树算法feature ...
在 Xgboost 中计算特征重要性的第三种方法是使用 SHAP包。它与模型无关，并使用博弈论中的 Shapley 值...
还有很多notebooks来展示在各种有趣的数据集上的各种功能。例如,你可以在一个notebook中根据体检报告数据来分析你将来最可能的死亡原因,这个notebook解释了一个XGBoost死亡率模型。对于Python以外的其他语言,Tree SHAP也已直接合并到核心XGBoost和LightGBM软件包中。
还有很多notebooks来展示在各种有趣的数据集上的各种功能。例如,你可以在一个notebook中根据体检报告数据来分析你将来最可能的死亡原因,这个notebook解释了一个XGBoost死亡率模型。对于Python以外的其他语言,Tree SHAP也已直接合并到核心XGBoost和LightGBM软件包中。