SHAP：Python的可解釋機器學習庫

SHAP：Python的可解釋機器學習庫

  • 一、概念
  • 二、步驟
  • 三、代碼-以波士頓房價為例
    • summary_plot
    • Feature Importance
    • shap_interaction_values
    • dependence_plot
    • 完整代碼

一、概念

??SHAP（Shapley Additive Explanations）模型是一種用于解釋機器學習模型預測結果的方法。它基于合作博弈論中的Shapley值概念，通過計算特征對預測結果的貢獻來評估每個特征的重要性。
??SHAP模型的核心思想是將每個特征的值與一個“參考值”進行比較，并通過不斷添加特征來計算其對預測結果的貢獻。這樣可以得出每個特征對結果的影響程度，進而解釋模型的預測結果。傳統的feature importance只告訴哪個特征重要，但并不清楚該特征是怎樣影響預測結果的。SHAP value最大的優勢是SHAP能對于反映出每一個樣本中的特征的影響力，而且還表現出影

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