shap，一个神奇的 python 库

今天给大家分享一个神奇的 python 库，shap

SHAP 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，SHAP 为每个特征分配一个值，反映其对特定实例预测的贡献。这些 SHAP 值使用户能够理解和解释复杂模型的行为。

SHAP 库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。

为什么可解释性很重要？

可解释性在机器学习中至关重要，主要是因为：‍‍

• 模型透明度：了解模型如何进行预测可以让利益相关者信任并采用其结果。

• 监管合规性：在某些行业，例如金融和医疗保健，法规要求模型具有可解释性。

• 模型调试：可解释性技术有助于识别模型中的错误、偏差和意外后果，从而提高其性能和可靠性。

• 道德考虑：确保模型预测的公平性并消除偏差，需要了解模型的决策过程。

SHAP 的特点

1. 模型不可知性：SHAP 可以用于各种机器学习模型，不依赖于模型内部的工作机制。

2. 基于 Shapley 值：SHAP 使用博弈论中的 Shapley 值来量化每个特征对模型预测的贡献。

3. 局部解释：SHAP 着重于提供局部解释，即解释单个预测，这对于理解特定情况下模型的决策过程特别有用。

4. 全局解释：通过汇总单个预测的解释，SHAP 也可以提供关于模型整体行为的见解。

5. 可视化工具：SHAP 提供了多种可视化工具，这些工具可以帮助用户更好地理解和解释模型预测。

初体验

库的安装

可以直接使用 pip 来进行安装。

pip install shap

加载数据并训练模型

下面我们训练一个 xgboost 模型。

import xgboost  
import shap  
  
# train an XGBoost model  
X, y = shap.datasets.california()  
model = xgboost.XGBRegressor().fit(X, y)

解释模型的输出

使用 SHAP 来解释 xgboost 模型的预测。

并使用 waterfall 方法可视化第一个预测的解释，其中正值（红色）表示该特征推高了预测结果，而负值（蓝色）表示它降低了预测结果

explainer = shap.Explainer(model)  
shap_values = explainer(X)  
  
# visualize the first prediction's explanation  
shap.plots.waterfall(shap_values[0])

我们还可以使用力图来可视化。

shap.plots.force(shap_values[0])

为了概述哪些特征对模型最重要，我们可以绘制每个样本的每个特征的 SHAP 值。下图按所有样本的 SHAP 值大小总和对特征进行排序，并使用 SHAP 值显示每个特征对模型输出的影响的分布。颜色代表特征值（红色高，蓝色低）。例如，这表明较高的中位收入会提高房价的预测。

shap.plots.beeswarm(shap_values)

我们还可以只取每个特征的 SHAP 值的平均绝对值来获得标准条形图。

shap.plots.bar(shap_values)

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