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SHAP：Python的可解释机器学习库

SHAP：Python的可解释机器学习库

  • 一、概念
  • 二、步骤
  • 三、代码-以波士顿房价为例
    • summary_plot
    • Feature Importance
    • shap_interaction_values
    • dependence_plot
    • 完整代码

一、概念

  SHAP（Shapley Additive Explanations）模型是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值概念，通过计算特征对预测结果的贡献来评估每个特征的重要性。
  SHAP模型的核心思想是将每个特征的值与一个“参考值”进行比较，并通过不断添加特征来计算其对预测结果的贡献。这样可以得出每个特征对结果的影响程度，进而解释模型的预测结果。传统的feature importance只告诉哪个特征重要，但并不清楚该特征是怎样影响预测结果的。SHAP value最大的优势是SHAP能对于反映出每一个样本中的特征的影响力，而且还表现出影

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