• SHAP(SHapley Additive exPlanations),是Python开发的一个“模型解释”包,它可以解释任何机器学习模型的输出。
  • 所有的特征都被视为“贡献者”。
  • 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。
  • SHAP值从预测中把每一个特征的影响分解出来,可应用于如下场景中:
  • 模型认为银行不应该给某人放贷,但是法律上需要银行给出每一笔拒绝放贷的原因。
  • 医务人员想要确定对不同的病人而言,分别是哪些因素导致他们有患某种疾病的风险,这样就可以因人而异地采取针对性的卫生干预措施,直接处理这些风险因素。
  • 2.工作原理

    假设第i个样本为xi,第i个样本的第j个特征为xij,模型对该样本的预测值为yi,整个模型的基线(通常是所有样本的目标变量的均值),为y_base,那么SHAP value服从以下等式:

    其中,f(xij)为当前特征的SHAP值,即第i个样本中的当前特征对最终预测值yi的贡献值,当f(xij)>0,就说明该特征提升了预测值,有正向作用;反之,说明该特征使得预测值降低,有反作用。

    传统的feature importance只告诉我们哪个特征重要,但是我们并

    SHA P( SHa pley Additive exPlanations)是一种用于 解释 预测结果的方法,它基于 Sha pley值理论,通过将预测结果分解为每个特征的影响,为模型提供全局和局部的可 解释 性。 在建立模型之前,特征重要性能够帮助训练模型,防止过拟合,提升模型的RUC效果。 建立模型之后,特征重要性能够增强模型(集成模型 非深度学习模型)的可 解释 性,帮助建立模型信任、做出现实意义上的决策。 建模前特征重要性判别 要构建数值型连续变量的监督学习模型,最重要的方面之一就是好好理解特征。观察一个模型的部分依赖图有助于理解模型的... 本文中有多篇计划文章,后期会补充相关链接。鉴于公众号内无法后期修改文章,请关注原文链接。如何创建和 解释 SHA P 图:瀑布图、力图、平均 SHA P 图、蜂群图和依赖图可直接在橱窗里购买,或者到文末领取优惠后购买: SHA P 是用于理解和调试模型的最强大的 Python 包。它可以告诉我们每个模型特征对单个预测的贡献。通过汇总 SHA P 值,我们还可以了解多个预测的趋势。只需几行代码,我们就能识别和可视化模型中的重要关系。我们将介绍用于计算和显示 SHA P 值的代码。 上面这个图就是一个比较直观的 解释 机器学习 模型一般都是一个黑盒。比如某个模型要进行一些预测任务,首先对模型输入一些已知条件(Age=65,Sex=F,BP=180,BMI=40),然后模型根据输入进行训练,最终训练完的模型可以对该条件输出预测结果(Output=0.4) 所以这样模型只能得到最终的结果,至于模型内部是怎么计算的,输入的已知条件(... 8月上旬使用Python SHA P中 summary_plot()时,画出来的图依然是各特征的 sha p value,图状为beeswarm,但在中旬重新跑该段代码时,画出来的图为mean(| sha p value|),图状为柱状图。 SHA P修改之后: fig = plt.figure() sha p.summary_plot( sha p_values, data[cols], show = False, max_display = 30) plt.tight_layout() plt.savefig('5-2 今天给大家分享一个神奇的 python sha p SHA P 是一种流行的 机器学习 解释 性框架,用于 解释 预测模型的输出。通过利用合作博弈论, SHA P 为每个特征分配一个值,反映其对特定实例预测的贡献。 SHA P 特别适用于 解释 复杂的 机器学习 模型,如随机森林、梯度增强机和深度神经网络。 我们知道模型可 解释 性已成为 机器学习 管道的基本部分,它使得 机器学习 模型不再是"黑匣子"。幸运的是,近年来 机器学习 相关工具正在迅速发展并变得越来越流行。本文主要是针对回归问题的 SHA P 开源 Python 包进行 XAI 分析。 Lundberg 和 Lee (2016) 的 SHA P( Sha pley Additive Explanations)是一种基于游戏理论上最优的 Sha pley value来 解释 个体预测的方法。 Sha pley value是合作博弈论中一种广泛使用的方法,它具有令人满意的特性。从博弈 针对消费金融,现金贷等线上贷款场景,教会学员如何运用python+catboost+lightgbm等算法建立风控模型。实操项目包括(1)美国金融科技公司lendingClub 12万真实数据(分类器模型)(2)移动杯模型竞赛:消费者人群画像-信用智能评分模型竞赛(回归模型)。   讲师:Toby,持牌照消费金融模型专家,发明金融模型算法专利,和中科院,清华大学,百度,腾讯,同盾,聚信立等平台保持长期项目合作;与国内多所财经大学有模型项目。熟悉金融风控和企业信用评级业务,包括现金贷,商品贷,医美,反欺诈等。擅长Python 机器学习 建模,对变量筛选,衍生变量构造,变量缺失率高,正负样本不平衡,共线性高,多算法比较,调参等有良好解决方法。原创公众号(python风控模型) kaggle模型竞赛大杀器 smote非平衡数据处理