无估计差异：TreeExplainer的精确解释消除了检查收敛性和在估计中接受一定数量噪声的额外负担。...TreeExplainer还扩展了局部解释来测量相互作用效果。虽然特征之间的相互作用效应可以反映在许多局部解释的全局模式中，但在每个局部解释中它们与主要效应的区别都消失了。 ?...SHAP交互值 使用SHAP交互值，可以将一个特性对特定样本的影响分解为与其他特性的交互影响。 ? 在死亡率数据集中，绘制年龄和性别之间的SHAP相互作用值显示了男性和女性一生中相对风险的明显变化。...如果没有SHAP的相互作用值，这种模式就不能被清楚地捕捉到。 在慢性肾病模型中，Lee团队发现了一个有趣的相互作用，当高血尿素氮伴随高白细胞计数时，模型更关注高白细胞计数。...(1) 在部署过程中，Lee团队故意交换了手术室6号房间和13号房间的标签，以模拟典型的特征管道错误。模型预测的总体损失没有显示出错，而6号房间的SHAP监测图清楚地标识了标签错误。 ?
节点1将没有任何特征，这意味着它将仅预测在训练数据中看到的平均值（100k ）。沿着到达节点2的蓝色边缘，我们看到具有单个特征“房间”的模型预测的较低值为85k 。...library import shap # Use the TreeExplainer to get shap values then plot them tree_explain = shap.TreeExplainer...您可能已经注意到的另一件事是，我使用了一个名为TreeExplainer的类。这是因为在此示例中，我们使用了基于树的模型（Random Forest）。在shap库中有几个“解释器”。...values using the TreeExplainer tree_explain = shap.TreeExplainer(reg) shap_vals = tree_explain.shap_values...通过查看确定房屋价格的模型，我们逐步完成了SHAP值的示例计算。我们还查看了Python中的shap库，以便能够快速计算和可视化SHAP值。
Accuracy：对特定输入x近似原始模型 f 时，局部精度要求解释模型至少和 f 对简化的输入x′ 输出匹配： - 缺失性 Missingness：如果简化的输入表示特征是否存在，缺失性要求输入中缺失的特征对结果没有影响...Young (1985)证明了Shapley值是唯一满足局部精度、一致性和一个冗余属性的值。...shap 如果没有这个库，先在terminal安装： pip install shap 导入模型 以随机森林为例： 导入模型的方法为： from sklearn.externals import...（你的随机森林模型路径）\RF.model') 确定特征值，也就是你要分析的参数 在本文的例子中，特征参数都在x_test数组中 创建解释器 explainer = shap.TreeExplainer...(model) #创建解释器 因为我们的模型是随机森林，所以采用的是针对树的解释器：TreeExplainer 用解释器对特征参数进行解释 shap_values = explainer.shap_values
解释器 explainer = shap.TreeExplainer(model) # 计算SHAP值 shap_values = explainer.shap_values(X) # 可视化解释...shap.summary_plot(shap_values, X) 在上述代码中，shap.summary_plot() 会生成一个特征重要性图，显示哪些特征对模型的预测影响最大。...SHAP 值可以帮助我们理解哪些特征在某个模型中起到了关键作用【79】。...解释模型 explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X_test) # 可视化特征重要性 shap.summary_plot...SHAP解释：shap.TreeExplainer 针对树模型进行了优化，可以有效解释特征的贡献。shap.summary_plot 可视化了每个特征对模型预测的重要性【78】【79】。
适用于特征独立不相关的线性模型 tree：适用于树模型和基于树模型的集成算法 sampling ：基于特征独立性假设，当你想使用的后台数据集很大时，kenel的一个很好的替代方案 explainer = shap.TreeExplainer...explainer = shap.TreeExplainer(model) expected_value = explainer.expected_value # 限制20个样本 features =...10000, valid_sets=[d_test], early_stopping_rounds=50, verbose_eval=1000) explainer = shap.TreeExplainer...默认情况下feature_values=shap.Explanation.abs.mean(0)，还可以在所有样本中按特征的最大绝对值进行排序。...可以使用scatter图来展示资本收益的低值是如何比根本没有资本收益更负面地预测收入。
SHAP值解释 SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释模型预测的技术，它基于博弈论中的Shapley值概念。...以下是一个简单的示例，演示如何使用SHAP值解释LightGBM模型的预测结果： import shap # 创建SHAP解释器 explainer = shap.TreeExplainer(lgb_model...) # 获取SHAP值 shap_values = explainer.shap_values(X_test) # 解释单个预测结果 shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value...以下是一个简单的示例： # 解释单个样本的预测结果 sample_idx = 0 shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values...我们介绍了SHAP值的概念，并演示了如何使用SHAP值进行模型解释、计算特征重要性和提供局部解释。
SHAP值的实施 每当你构建带有各种循环的代码时，通常最好从最内部的循环开始，然后向外部扩展。尝试从外部开始并按照代码将运行的顺序构建代码会更容易混淆，当事情出错时也更难排除故障。...to explain predictions explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X_test...to explain predictions explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values...（注意：收集每个折叠的测试分数可能也是相关的，尽管我们在这里没有这样做，因为重点是使用SHAP值，但可以通过添加另一个字典，将CV重复作为键，测试分数作为值，轻松进行更新）。...to explain predictions explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values
导言 XGBoost是一种高效的机器学习算法，广泛应用于数据科学和机器学习任务中。本教程将介绍XGBoost的中级用法，重点关注参数调优和模型解释。...以下是一些常用的参数和调优方法： 学习率（Learning Rate）：控制每一步迭代中模型参数的更新量。较小的学习率通常会产生更稳定的模型，但可能需要更多的迭代次数。...XGBoost提供了一些方法来解释模型，包括特征重要性和SHAP值。 特征重要性（Feature Importance）：可以通过查看模型中各个特征的重要性来了解模型的工作原理。...以下是一个简单的SHAP值示例： import shap # 创建SHAP解释器 explainer = shap.TreeExplainer(best_model) # 计算SHAP值 shap_values...= explainer.shap_values(X_test) # 可视化SHAP值 shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=boston.feature_names
在实际应用中，对模型进行解释和调试是非常重要的，可以帮助我们理解模型的决策过程、识别模型的不足之处，并进一步优化模型。...值 SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种解释机器学习模型预测的方法，可以提供每个特征对模型预测的贡献度。...以下是一个简单的示例： import shap # 创建解释器 explainer = shap.TreeExplainer(model) # 获取SHAP值 shap_values = explainer.shap_values...(X) # 可视化SHAP值 shap.summary_plot(shap_values, X) 模型调试 模型调试是指识别模型的不足之处并加以改进的过程。...可以通过观察特征重要性、SHAP值以及模型在验证集上的表现来进行模型调试。
disorder called thalassemia ，一种叫做地中海贫血的血液疾病(3 = normal；6 = fixed defect;；7 = reversable defect) target 生病没有...在这个案例我们以tree为例： # 传入随机森林模型rf explainer = shap.TreeExplainer(rf) # 在explainer中传入特征值的数据，计算shap值 shap_values...每一行代表一个特征，横坐标为SHAP值 一个点代表一个样本，颜色表示特征值的高低(红色高，蓝色低) [008i3skNly1gywzvs0mt5j30jg0f73zj.jpg] 个体差异 查看单个病人的不同特征属性对其结果的影响...variables are affecting their outcomes def heart_disease_risk_factors(model, patient): explainer = shap.TreeExplainer...在jupyter notebook的交互式作用下，能够观察不同的特征属性对前50个患者的影响： shap_values = explainer.shap_values(X_train.iloc[:50]
在本篇内容中， ShowMeAI 将给大家讲解一个流行的模型解释方法 SHAP（SHapley Additive exPlanations），并基于实际案例讲解如何基于工具库对模型做解释。...，可以用SHAP来解释。...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。...该数据集类变量为年收入是否超过50k，属性变量包含年龄、工种、学历、职业、人种等重要信息，值得一提的是，14个属性变量中有7个类别型变量。数据集各属性是：其中序号0~13是属性，14是类别。...valid_sets=[d_test], early_stopping_rounds=50, verbose_eval=1000)# explain the model# 模型解释explainer = shap.TreeExplainer
那么，有同学就会问了，为什么这些算法会没有解释性呢？...3）mean(| Tree SHAP |)：基于个性化的启发式SHAP平均的全局属性方法。...1）Local Accuracy：即局部准确性，表示每个特征的重要度之和等于整个Function的重要度 2）Missingness：即缺失性，表示缺失值对于特征的重要度没有贡献。...models) """ explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X) # 可视化解释性 (...由于SHAP值代表了模型输出中的一个特性的变化，下面的图代表了预测的房价随着RM(一个区域中每栋房子的平均房间数)的变化而变化的情况。 单一RM值的垂直色散表示与其他特征的相互作用。
图：群里小伙伴的讨论截图 那么，有同学就会问了，为什么这些算法会没有解释性呢？...3）mean(| Tree SHAP |)：基于个性化的启发式SHAP平均的全局属性方法。...1）Local Accuracy：即局部准确性，表示每个特征的重要度之和等于整个Function的重要度 2）Missingness：即缺失性，表示缺失值对于特征的重要度没有贡献。...models) """ explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X) # 可视化解释性 (...由于SHAP值代表了模型输出中的一个特性的变化，下面的图代表了预测的房价随着RM(一个区域中每栋房子的平均房间数)的变化而变化的情况。 单一RM值的垂直色散表示与其他特征的相互作用。
基础概念1.1 模型选择与训练在sklearn中，模型被封装在sklearn.model_selection模块下，如sklearn.linear_model.LinearRegression代表线性回归模型...sklearn.preprocessing模块提供了相应的工具，如StandardScaler进行标准化。...StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(X_train)1.3 交叉验证交叉验证是评估模型性能的重要方法，sklearn.model_selection模块中的...pip install shap limefrom shap import explainer, plot_treeimport lime.lime_tabular# 使用SHAP进行解释explainer...= explainer.shap.TreeExplainer(model)shap_values = explainer.shap_values(X_test)plot_tree(explainer,
SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一个用于解释机器学习模型预测的Python库。 它基于博弈论中的沙普利(Shapley)值，用于衡量每个特征对预测结果的影响。...在风控建模中，SHAP库可以帮助理解哪些特征对贷款违约等风险预测的影响最大。 例如，通过SHAP值可以对比收入、信用评分、负债比率等特征对贷款违约预测的影响程度。...一、SHAP库的使用步骤 SHAP库在风控建模中的使用步骤如下： 数据准备：首先，需要准备用于建模的数据集。这可能包括各种特征，如借款人的收入、信用评分、负债比率等。...值然后应用shap库生成shap值，代码如下： # 使用SHAP解释模型预测 explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values...至此，风控建模中的shap值可视化已讲解完毕，如想了解更多建模内容，可以翻看公众号中“风控建模”模块相关文章。
在前几篇教程中，我们探讨了 sklearn的基础、高级功能，异常检测与降维，时间序列分析与自然语言处理，以及模型部署与优化。..., y_train)# 创建 SHAP 解释器explainer = shap.TreeExplainer(model)shap_values = explainer.shap_values(X_test...值import shap# 创建 SHAP 解释器explainer = shap.KernelExplainer(stacking_clf.predict, X_train)shap_values...= explainer.shap_values(X_test)# 可视化 SHAP 值shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=wine.feature_names...)总结通过本篇专题教程，我们学习了 sklearn 中的集成学习和模型解释。
目标本项目旨在探讨机器学习在气候科学中的创新应用，通过对大规模气象数据的分析和建模，提高对气候变化的理解和预测准确性。II. 机器学习在气候科学中的创新1....使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）等解释工具，可视化模型对预测的贡献。...# 代码示例：模型解释import shap# 创建一个解释器explainer = shap.TreeExplainer(model)# 解释模型的预测shap_values = explainer.shap_values...(X_test_scaled)# 可视化解释结果shap.summary_plot(shap_values, X_test_scaled, feature_names=features.columns)...项目发展强化学习在气象调控中的应用——未来的发展方向之一是探索强化学习在气象调控中的应用。通过构建智能调控系统，使其能够自主学习并优化气象调控策略，提高气象调控的效率。
没有数据科学家愿意在准确率上让步，于是我们决定挑战自己，去解释复杂的XGBoost模型（本例中，是6棵深达1247层的树）。...这里，定义两个我们认为任何好的特征归因方法都应遵循的属性： 1. 一致性（Consistency）。当我们更改模型以使其更多依赖于某个特征时，该特征的重要性不应该降低。 2....对于准确性属性呢？事实证明，Tree SHAP，Sabaas和 Gain 都如先前定义的那样准确，而permutation和split count却不然。...相比之下，Tree SHAP方法在数学上等价于对特征所有可能的排序上的预测差异求均值，而不仅仅是按照它们在树中的位置顺序。 只有Tree SHAP既一致又准确这并不是巧合。...我们首先调用shap.TreeExplainer（model）.shap_values（X）来解释每个预测，然后调用shap.summary_plot（shap_values，X）来绘制以下解释： ?
前言 在机器学习中，XGBoost 是一种基于梯度提升的决策树（GBDT）实现，因其卓越的性能和速度，广泛应用于分类、回归等任务。...高级功能扩展 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。...安装并使用 SHAP： pip install shap import shap # 使用 SHAP 解释模型 explainer = shap.TreeExplainer(bst) shap_values...= explainer.shap_values(dtest) # 可视化 SHAP 值 shap.summary_plot(shap_values, X_test) 这个图表将展示每个特征如何影响预测输出...9.3 处理缺失值 XGBoost 具有强大的处理缺失值能力，它会在训练过程中自动处理数据中的缺失值，选择最优的分裂方式。这使得它非常适合应用在含有缺失值的真实数据集上。
这些特征旨在捕捉相关矩阵的几个重要属性： 相关性（例如相关系数平均值、第一特征值）有多强。 相关性的多样性（例如，相关系数std，第一特征向量std）。...我们注意到相关系数分布中的两种模式：数据中可能存在两种市场机制；在方差说明的分布中也是如此（因为由第一个主成分分析PCA解释的方差百分比与平均（绝对）相关性是相同的）。...explainer = shap.TreeExplainer(clf) shap_values = explainer.shap_values(X, approximate=True)...on the high confidence dataset explainer = shap.TreeExplainer(clf) shap_values = explainer.shap_values...现在让我们关注这个问题： def display_shap_per_class(X, sample_type='train'): explainer = shap.TreeExplainer(clf
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