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手把手教你使用SHAP（机器学习模型解释工具）

SHAP简介 SHAP(SHapley Additive exPlanation)是解决模型可解释性的一种方法。...SHAP将Shapley值解释表示为一种加性特征归因方法(additive feature attribution method)，将模型的预测值解释为二元变量的线性函数： 其中 ，M是简化输入的特征数...， 假设第i个样本为 ，第i个样本的第j个特征为 ，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 ，那么SHAP value服从以下等式： 其中 为 SHAP...SHAP****优点： 解决了多重共线性问题- 不仅考虑单个变量的影响，而且考虑变量之间的协同效应 缺点 计算效率低 应用方法 （基于tensorflow和keras） 导入SHAP库 import...(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

26.2K53

使用BERT和TensorFlow构建多标签文本分类器

作者 | Javaid Nabi 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 在多标签分类问题中，训练集由实例组成，每个实例可以被分配有表示为一组目标标签的多个类别，并且任务是预测测试数据的标签集...在本文中将重点介绍BERT在多标签文本分类问题中的应用。因此将基本上修改示例代码并应用必要的更改以使其适用于多标签方案。 建立 使用安装BERT !...有两种方法可以下载和使用预先训练的BERT模型： 1.直接使用tensorflow-hub： 以下预训练模型可供选择。...create_examples()，读取数据框并将输入文本和相应的目标标签加载到InputExample 对象中。...创建模型 在这里使用预先训练的BERT模型并对其进行微调以进行分类任务。基本上加载预先训练的模型，然后训练最后一层用于分类任务。 在多标签分类中softmax()，sigmoid()用来获取概率。

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    深入解析解释性机器学习：工具、技术与应用

    在许多实际应用场景中，机器学习模型往往被视为黑盒，其内部运作对用户或相关领域专家来说是不透明的。解释性机器学习的目标是提高模型的可解释性，使人们能够理解模型的预测依据，从而增强对模型的信任。1....SHAP 值为每个特征的贡献提供了一种公平的分配方式，从而帮助理解模型对每个输入特征的相对重要性。SHAP 值不仅适用于解释模型的整体行为，还可以用于解释单个预测的原因。...下面是一个简单的SHAP示例：# 代码示例：使用SHAP解释性工具import shapimport xgboost# 准备训练数据X,y = shap.datasets.diabetes()model...(X.values[0], model.predict_proba)exp.show_in_notebook()示例：使用解释性机器学习工具解释图像分类模型接下来，我们将以图像分类为例，演示如何使用解释性机器学习工具解释模型的决策...# 加载VGG16模型model = VGG16(weights='imagenet')使用LIME进行解释接下来，我们使用LIME解释该图像模型的决策：# 代码示例：使用LIME解释图像分类模型import

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    解读计算机视觉的深度学习模型

    将采用实践方法，使用Keras和TensorFlow 2.0实现深度学习模型，并利用开源工具来解释这些模型所做出的决策！简而言之本文的目的是找出 - 深度学习模型真正看到了什么？...看看这些技术中的每一种，并解释一些使用Keras和TensorFlow构建的基于CNN的深度学习模型。...该技术试图使用预期梯度（集成梯度的扩展）来解释模型决策。这是一种功能归因方法，专为基于Shapley值扩展到无限玩家游戏的可微模型而设计。将在此处使用此框架来实现此技术。...，现在将加载一个可用作背景分布的小图像数据集，将使用四个样本图像进行模型解释。...解释使用TensorFlow 2.0构建的CNN模型 对于其余四种技术，将使用TensorFlow 2.0预先训练的模型，并使用流行的开源框架tf-explain。

    1.5K30

    《数据科学避坑指南》——从模型训练到生产部署，90%的人都会踩的5个雷区！

    雷区4：忽略模型可解释性——业务方“不买账”现象：模型准确率高，但业务方因“不透明”拒绝采用。原因：黑箱模型（如深度学习）难以解释决策逻辑，违反金融、医疗等行业的监管要求。...案例：某银行信用评分模型因无法解释“拒绝贷款”的原因，被监管机构要求下线。解决方案：使用可解释模型（如逻辑回归、决策树）。工具辅助解释（SHAP、LIME）。...解决方案：使用TensorFlow Lite量化模型，将浮点计算转为整型。容器化部署，强制线上使用GPU实例。效果：推理延迟降至50ms，资源消耗降低70%。三、避坑工具箱：这些神器能救你于水火1....模型可解释性工具：SHAP、LIME、ELI5案例：用SHAP值解释信用评分模型中“收入”特征对决策的贡献度。3....文化转变：从“追求准确率”转向“追求业务价值”，让模型真正解决实际问题。最终目标：让数据科学不再“踩坑”，而是成为驱动业务的“稳定引擎”！

    25210

    使用Python实现深度学习模型：模型解释与可解释人工智能

    本文将详细介绍如何使用Python实现模型解释和可解释性人工智能，包括基本概念、常用方法、代码实现和示例应用。...import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Densefrom lime import lime_tabular3.3 数据准备使用Iris...4.1 安装SHAP首先，安装SHAP库：pip install shap4.2 导入必要的库import shap4.3 SHAP解释使用SHAP解释模型的全局和局部预测：# 创建SHAP解释器explainer...综合实例5.1 综合处理示例一个综合示例，结合LIME和SHAP解释模型的预测：# 使用LIME解释模型预测i = 0 # 选择一个测试样本lime_exp = explainer.explain_instance...总结本文介绍了使用Python实现深度学习模型的解释和可解释性人工智能（XAI），详细讲解了LIME和SHAP两种方法的实现过程。

    59710

    一文搞定深度学习建模预测全流程(Python)

    以预测房价任务为例，对数据选择进行说明： 收集房价相关的数据信息（特征维度）和对应房价（标签），以及尽量多的样本数。数据信息如该区域的繁华程度、教育资源、治安等情况就和预测的房价比较相关，有代表性。...深度学习可解释性常用方法有：LIME、LRP、SHAP等方法。...本节代码 如下通过SHAP方法，对模型预测单个样本的结果做出解释，可见在这个样本的预测中，CRIM犯罪率为0.006、RM平均房间数为6.575对于房价是负相关的。...import shap  import tensorflow as tf  # tf版本<2.0 # 模型解释性 background = test_x[np.random.choice(test_x.shape...(test_x)  # 传入特征矩阵X，计算SHAP值 # 可视化第一个样本预测的解释   shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0

    2.8K21

    一文搞定深度学习建模预测全流程(Python)

    以预测房价任务为例，对数据选择进行说明： 收集房价相关的数据信息（特征维度）和对应房价（标签），以及尽量多的样本数。数据信息如该区域的繁华程度、教育资源、治安等情况就和预测的房价比较相关，有代表性。...深度学习可解释性常用方法有：LIME、LRP、SHAP等方法。...本节代码 如下通过SHAP方法，对模型预测单个样本的结果做出解释，可见在这个样本的预测中，CRIM犯罪率为0.006、RM平均房间数为6.575对于房价是负相关的。...import shap import tensorflow as tf # tf版本<2.0 # 模型解释性 background = test_x[np.random.choice(test_x.shape...(test_x) # 传入特征矩阵X，计算SHAP值 # 可视化第一个样本预测的解释 shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0

    1.4K30

    机器学习可解释性神器shap入门

    公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~今天给大家介绍一个机器学习模型可解释性神器：shap。...以前写过一篇文章里面用过shap，请参考：shapshap（SHapley Additive exPlanations）是一个用于解释机器学习模型输出的模型解释包。...它的核心思想是计算特征对模型输出的边际贡献，并从全局和局部两个层面对模型进行解释。数学原理SHAP的数学原理是基于博弈论中的Shapley值，用于衡量每个特征对模型预测的贡献。...xgboost模型创建可解释器In 5:explainer = shap.Explainer(model) # 基于模型创建可解释器 shap_values = explainer(X) # 基于解释器对特征矩阵...")基于DeepExplainer可视化（TensorFlow、Keras）使用DeepExplainer类对深度学习模型（主要是基于TensorFlow和Keras）进行可视化：In 18:import

    19K53

    从涌现到通用：解析AGI黎明前的三大技术暗礁

    解释方法的局限性目前，虽然有一些解释模型的方法，如 LIME、SHAP 等，但这些方法仍存在局限性。它们大多是对模型行为的事后解释，无法从根本上揭示模型的决策过程。...，然后使用 TensorFlow Model Optimization 库对模型进行剪枝。...此外，还可以通过对比不同群体在模型预测结果上的差异，来间接判断数据是否存在偏见。模型可解释性问题问题：LIME 和 SHAP 等解释方法在高维数据上效果不佳，怎么办？...模型可解释性相关简述 LIME 和 SHAP 这两种模型解释方法的原理。...参考答案：LIME 通过在局部对模型进行线性近似，来解释模型的决策过程；SHAP 则基于博弈论，计算每个特征对模型输出的贡献，以此解释模型的决策。在实际应用中，为什么模型的可解释性很重要？

    25610

    如何让机器学习模型自解释！⛵

    图片本文讲解一种比较全能的『机器学习模型可解释性』方法——SHAP。通过调用Python的SHAP工具库，对机器学习模型做可解释性分析，判断不同特征对于当前模型的重要程度。...（XAI）和可解释的机器学习引起了越来越多的关注，因为直接把模型当做黑箱使用信任度和可控度都会受影响。...SHAP 原理SHAP 全称是 SHapley Additive exPlanation，是比较全能的模型可解释性的方法，既可作用于全局解释，也可以局部解释，即单个样本来看，模型给出的预测值和某些特征可能的关系...图片SHAP 属于模型事后解释的方法，核心思想是计算特征对模型输出的边际贡献，再从全局和局部两个层面对『黑盒模型』进行解释。SHAP 构建一个加性的解释模型，所有的特征都视为『贡献者』。...案例实战讲解我们来拿一个场景案例讲解一下SHAP如何进行模型可解释分析，用到的数据是人口普查数据，我们会调用 Python 的工具库库 SHAP 直接分析模型。

    1.2K51

    深度学习：故障诊断的智慧医生

    代码示例：使用LSTM进行故障预测import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom...model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)这段代码构建了一个简单的LSTM模型，输入是服务器监控数据（如CPU使用率、内存占用等），输出是是否可能发生故障的预测值...故障可解释性：AI不是黑盒子虽然深度学习可以提供高准确率的故障诊断，但运维工程师更关心的是：为什么会故障？ 因此，可解释性工具（如SHAP、LIME）可以帮助我们理解模型的决策。...代码示例：使用SHAP解释模型import shapexplainer = shap.Explainer(model, X_train)shap_values = explainer(X_train[:...10])shap.summary_plot(shap_values, X_train)这段代码利用SHAP（SHapley Additive exPlanations）帮助我们分析模型的决策依据，例如哪些特征

    40810

    tensorflow基础

    windows安装tensorflow anaconda或者pip安装tensorflow，tensorflow只支持win7 64系统，本人使用tensorflow1.5版本（pip install...常量、变量（类实现需要初始化、神经网络方向传播算法中可以被算法修改的值） 静态和动态shap，[2，4]数组的属性shap，1*2，placeholder：相当于形参 session.run(tensor...） slot（如 MomentumOptimizer 和 AdagradOptimizer 等优化器，有额外的内部变量，可以get_slot获取） 一个输入，输出多个标签 （多标签分类问题、softmax...，需要使用残差网络RestNet的结构优化 cnn（图像识别）、rcnn（cnn后做svm分类，目标检测） 图像处理：ImageDataGenerator（keras图像预处理、1张图片随机变换生成多张...: ‘str’ object has no attribute 'items’卸载setuptools后重新安装） 分类算法 多标签分类：多个输出分类（sigmod，取大于某个阈值） 多类分类：贝叶斯算法

    48220

    机器学习模型的可解释性

    通过模型可解释方法，可以直观地传递关于模型行为的解释，比如为什么这个样本被预测为这个标签，某个特征对预测结果起到了什么样的作用。 1.1 可解释的重要性 模型改进 通过可解释分析，可以指导特征工程。...比如在一个文本分类任务中，判断文章是与“基督教”（Christianity）有关还是“无神论教”（Atheism）”，模型准确率，90%多很高。...1.3 可解释的模型 最简单的机器学习可解释性就是直接使用可解释模型，比如逻辑回归、线性模型、决策树。...可解释的模型主要考虑以下几个性质： 线性：特征取值和标签取值是否存在线性关系 单调性：特征取值和标签取值是否存在单调性关系 交叉：一些模型能自动交叉特征 1.4 模型解释方法 model-specific...SHAP将Shapley值解释表示为一种可加特征归因方法，SHAP将模型的预测值解释为每个输入特征的归因值之和。

    2.3K20

    必备！人工智能和数据科学的七大 Python 库

    SHAP ——一个解释任何机器模型输出的统一方法 https://github.com/slundberg/shap 解释机器学习模型并不容易。然而，它对许多商业应用程序来说非常重要。...SHAP (SHapley Additive exPlanations)是一种解释任何机器学习模型输出的统一方法。SHAP将博弈论与局部解释联系起来，并结合了之前的几种方法。...安装 SHAP可以从PyPI安装 pip install shap 或conda -forge conda install -c conda-forge shap 用法 有很多不同的模型和方法可以使用这个包...下面这个例子可以看到SHAP如何被用来解释MNIST数据集的Keras模型结果： # this is the code from https://github.com/keras-team/keras/...使用spaCy，你可以很容易地为各种NLP问题构建语言复杂的统计模型。

    1.6K10

    人工智能和数据科学的七大 Python 库

    AdaNet ———快速灵活的AutoML框架 https://github.com/tensorflow/adanet AdaNet是一个轻量级的、可扩展的TensorFlow AutoML...SHAP ——一个解释任何机器模型输出的统一方法 https://github.com/slundberg/shap 解释机器学习模型并不容易。然而，它对许多商业应用程序来说非常重要。...SHAP (SHapley Additive exPlanations)是一种解释任何机器学习模型输出的统一方法。SHAP将博弈论与局部解释联系起来，并结合了之前的几种方法。 04 ?...使用Optimus，你可以以分布式的方式清理数据、准备数据、分析数据、创建分析器和图表，并执行机器学习和深度学习，因为它的后端有Spark、TensorFlow和Keras。 03 ?...使用spaCy，你可以很容易地为各种NLP问题构建语言复杂的统计模型。 02 ? jupytext 对我来说，jupytext是年度最佳。

    1.3K50

    使用Python实现深度学习模型：模型解释与可解释人工智能

    本文将详细介绍如何使用Python实现模型解释和可解释性人工智能，包括基本概念、常用方法、代码实现和示例应用。...目录 模型解释与可解释人工智能简介 常用模型解释方法 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）实现 SHAP（SHapley Additive...2.2 局部解释方法 局部解释方法专注于解释单个预测，例如LIME和SHAP。 2.3 可视化方法 可视化方法通过图形化展示模型的决策过程，使其更容易理解。 3....3.1 安装LIME 首先，安装LIME库： pip install lime 3.2 导入必要的库 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models...import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from lime import lime_tabular 3.3 数据准备 使用

    37410

    【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

    我们将使用经典的鸢尾花数据集（Iris dataset），这是一个用于分类任务的多类数据集。...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。...你可以使用 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 来解释 XGBoost 模型的预测。它帮助我们理解特征对预测结果的影响。...安装并使用 SHAP： pip install shap import shap # 使用 SHAP 解释模型 explainer = shap.TreeExplainer(bst) shap_values...分布式训练 XGBoost 支持多机多 GPU 的分布式训练，这使得它在大规模数据集上具有很高的可扩展性。要启用分布式训练，首先需要搭建集群，并配置相应的参数。

    2.4K10
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