其背后的思想很简单：随机重排或打乱样本中的特定一列数据，其余列保持不变。如果模型的预测准确率显著下降，那就认为这个特征很重要。...我们同样可以使用二维图上画出针对两个特征的PDP分析图： ? 练习 ? https://www.kaggle.com/dansbecker/partial-plots 3....SHAP values解释了给定特性具有特定值的影响，并与我们在该特性具有某些基线值时所做的预测进行比较。 SHAP values 使用Shap库进行计算。...如果我们能够解决这个问题，我们可以对其他功能执行相同的步骤如下: sum(SHAP values for all features) = pred_for_team - pred_for_baseline_values...SHAP 摘要图绘制 为了了解模型中哪些特性最重要，我们可以为每个示例绘制每个特性的SHAP values 。摘要图说明哪些特性是最重要的，以及它们对数据集的影响范围。 ?
事实证明，Tree SHAP，Sabaas和 Gain 都如先前定义的那样准确，而permutation和split count却不然。...图上可看出，关系特征实际上是最重要的，其次是年龄特征。由于SHAP值保证了一致性，因此我们无需担心之前在使用gain或split count方法时发现的种种矛盾。...我们可以在数据集中给每个客户绘制特征重要性。shap Python包使此操作变得容易。...我们首先调用shap.TreeExplainer（model）.shap_values（X）来解释每个预测，然后调用shap.summary_plot（shap_values，X）来绘制以下解释： ?...还有很多notebooks来展示在各种有趣的数据集上的各种功能。
来源：Deephub Imba本文约1800字，建议阅读5分钟本文我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么，以及如何在 Python 中制作它们...代码示例 注：sklearn 0.24以后的版本也加入对这两个图进行绘制的功能，但是这里我们使用更好的shap库 from sklearn.datasets import fetch_california_housing...pip install shap 导入 Shap 库并创建一小部分训练数据，在本例中为 100 个样本 import shap X100 = X.sample(n=100) 接下来，使用 shap.plots...是否还绘制平均模型预测 (model_expected_value) 和平均特征值 (feature_expected_value)。...看起来模型已经学会了有意义的规则 总结 在本文中，我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么，以及如何在 Python 中制作它们。
它提供了一种统一的框架，可以帮助用户理解模型的预测结果以及模型的整体行为，尤其是对于复杂的黑箱模型（如随机森林、梯度提升决策树和神经网络）。 主要功能：局部和全局解释：1....模型诊断工具，如残差分析相关拓展包：1. DALEXtra：扩展了DALEX，支持与更多的机器学习框架（如H2O、Keras、PyTorch）无缝集成。...model_profile()： 绘制特征依赖图（Partial Dependence Plots）或累积局部效应图（ALEs）。...model_performance()： 用于诊断模型性能，例如计算残差或绘制残差分布。predict_parts()： 用于单个预测的局部解释，例如LIME或SHAP值。...特征依赖图（Dependence Plot）：探索特定特征的值如何影响预测结果。交互作用图（Interaction Plot）：展示两个特征之间的交互效应。
每个特征的SHAP值表示以该特征为条件时预期模型预测的变化。对于每个功能，SHAP值说明了贡献，以说明实例的平均模型预测与实际预测之间的差异。...加性特征归因方法是满足以下三个条件的唯一解决方案： 局部精度 Local Accuracy：对特定输入x近似原始模型 f 时，局部精度要求解释模型至少和 f 对简化的输入x′ 输出匹配： - 缺失性...(x_test) #x_test为特征参数数组 shap_value为解释器计算的shap值 绘制单变量影响图 shap.dependence_plot("参数名称", 计算的SHAP数组, 特征数组..., interaction_index=None,show=False) 注意： 1）”参数名称“表示要绘制的单变量名称 2）shap_value是第5步计算的SHAP值 3）特征数组为dataframe...(shap_values, x_test, plot_type="bar",show=False) 这行代码可以绘制出参数的重要性排序。
本文涉及到的知识点主要包含： 数据预处理和类型转化 随机森林模型建立与解释 决策树的可视化 部分依赖图PDP的绘制和解释 AutoML机器学习SHAP库的使用和解释（个人待提升） [008i3skNgy1gyw0ceynaaj30zk0jzq5i.jpg...如果模型的输出是特定的治疗过程（可能有副作用）、手术或是否有疗效，人们会想知道为什么。...false restecg 静息心电图(值0,1,2) thalach 达到的最大心率 exang 运动诱发的心绞痛(1=yes;0=no) oldpeak 相对于休息的运动引起的ST值(ST值与心电图上的位置有关...下面SHAP使用的部分功能： Explainer 在SHAP中进行模型解释之前需要先创建一个explainer，SHAP支持很多类型的explainer，例如deep, gradient, kernel...值最高 summary_plot summary plot 为每个样本绘制其每个特征的SHAP值，这可以更好地理解整体模式，并允许发现预测异常值。
代码示例 注：sklearn 0.24以后的版本也加入对这两个图进行绘制的功能，但是这里我们使用更好的shap库 from sklearn.datasets import fetch_california_housing...model = RandomForestRegressor(random_state=42).fit(X, y) 然后使用 Shap 库来进行绘图，Shap库中包含几种可解释的 AI 相关方法。...pip install shap 导入 Shap 库并创建一小部分训练数据，在本例中为 100 个样本 import shap X100 = X.sample(n=100) 接下来，使用 shap.plots...是否还绘制平均模型预测 (model_expected_value) 和平均特征值 (feature_expected_value)。...看起来模型已经学会了有意义的规则 总结 在本文中，我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么，以及如何在 Python 中制作它们。
在可解释性和高性能之间的永恒的争斗 从事数据科学工作的人更了解这一点：关于机器学习的一个老生常谈是，你必须在以下两者之间做出选择： 简单、可靠和可解释的算法，如逻辑回归 强大的算法，达到更高的精度，但代价是失去任何可理解的清晰度...，如梯度提升或支持向量机 这些模型通常被称为“黑盒子”，这意味着你知道输入什么，输出什么，但却没有办法理解引擎盖下到底发生了什么。...SHAP: 大象在房间里 你可以使用Python的SHAP库来进行绘图(包含了基本的关于SHAP值的描述性统计)。例如，你可以很容易地获得一个图表，该图表汇总了每个观察的SHAP值，并按特征进行细分。...从SHAP到预测概率 想要从SHAP过渡到概率，最明显的方法是绘制相对于SHAP和(每个个体)的预测的生存概率(每个个体)。 很明显，这是一个确定性函数。...黑盒模型更灵活，因此更适合复杂(但非常直观)的现实世界行为，如非线性关系和变量之间的交互。 可解释性是指基于人类对现实的感知(包括复杂的行为)，以一种人类可理解的方式表达模型的选择。
唯一的问题是，我们将如何在平均水平上权衡它们中的每一个。您可能会认为我们可以平等地权衡每个因素，但事实并非如此。具有较少特征的模型将意味着每个特征的边际贡献将更大。...这种特定方法的优点在于，我们可以看到特征如何影响单个预测，而不仅仅是对数据集中所有示例的平均影响。...红色突出显示的功能有助于提高预测，而蓝色突出显示的功能则有助于降低预测。每个特征在图中占据的大小显示了它对预测的影响程度。...从底部开始并向上移动图，我们看到遇到的每个特征如何影响模型的预测，直到到达顶部，这是对特定数据行的最终预测。还有许多其他方法可以可视化模型中的SHAP值。...总结 我们已经研究了SHAP值，这是一种解释来自机器学习模型的预测的方法。通过这种方法，我们可以查看各个预测，并了解每个功能如何影响结果。
例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。...本文将向您展示如何获取多次重复交叉验证的SHAP值，并结合嵌套交叉验证方案。对于我们的模型数据集，我们将使用波士顿住房数据集，并选择功能强大但不可解释的随机森林算法。 2. SHAP实践 2.1....现在，我们针对每个样本都有SHAP值，而不仅仅是数据的一个测试分割样本，我们可以使用SHAP库轻松绘制这些值。...首先，我们现在需要考虑的不仅仅是每个折叠的SHAP值，还需要考虑每个重复和每个折叠的SHAP值，然后将它们合并到一个图表中进行绘制。...现在，我们只需像绘制通常的值一样绘制平均值。我们也不需要重新排序索引，因为我们从字典中取出SHAP值，它与X的顺序相同。 上图是重复交叉验证多次后的平均SHAP值。
, X) shap_values = explainer(X) # 可视化第一个样本的解释 shap.plots.waterfall(shap_values[0]) SHAP 提供了多种可视化方法，如...计算开销：对于某些大型模型（如深度学习模型），解释的计算成本非常高。 6.2 未来趋势 可解释性与准确性的平衡：未来的研究将更多地关注如何在保持高模型性能的同时增强其可解释性。...面向领域的解释方法：针对特定领域（如医疗、法律）的定制化解释方法将被更多地开发，以满足领域专家的需求。 7....8.总结 本文探讨了解释性AI和可解释性机器学习的必要性及其方法，重点介绍了黑箱问题、法规要求、模型可解释性的多种方法（如LIME和SHAP）以及它们在医疗和金融中的应用。...本文还讨论了具有可解释性的模型（如线性回归、决策树）及其优缺点，并展望了未来解释性AI的发展趋势，如自动化工具和面向特定领域的解释方法。 参考资料 Ribeiro, M.
它支持网格搜索或随机搜索，并提供排序特征选择算法，如递归特征消除 (RFE) 或 Boruta。额外的提升包括提供使用 SHAP 重要性进行特征选择的可能性。...通过配置合适的参数，比如提前停止，或者设置较大的步骤，同时删除较差的功能，可以加快生成速度。在验证集中具有最佳分数的管道将被存储，并准备在推断时使用。 ?...参数调整+SHAP特征选择 最后，我们重新使用了相同的过程，但使用SHAP的RFE。当与基于树的模型结合使用时，SHAP非常有效。...我们还看到了如何在传统特征重要性方法缺乏性能的情况下使用SHAP功能改进选择过程。.../Shap_FeatureSelection.ipynb
本文对机器学习模型可解释性相关资料汇总survey。 综述 机器学习业务应用以输出决策判断为目标。可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。...模型特定或模型不可知？特定于模型的解释工具非常特定于内在模型解释方法，这些方法完全依赖于每个模型的功能和特征。这可以是系数，p值，与回归模型有关的AIC分数，来自决策树的规则等等。...在这里，我们绘制了受教育等级和年龄与收入等级概率。我们可以推断，在这两个自变量中，education_num起着更重要的作用，因为等高线图主要是垂直的，遵循x轴刻度标记（至少达到一个点）。...因此，RETAIN会识别最有意义的访问次数并量化访问量有助于预测的功能。...kmref=search&from_page=1&no=1 感谢 zizhewang(汪子哲) 同学协助整理本文，汇总对机器学习模型可解释性相关资料。
import shap X,y = shap.datasets.adult() X_display, y_display = shap.datasets.adult(display=True) 创建...单个预测的解释可视化 SHAP force plot 提供了单一模型预测的可解释性，可用于误差分析，找到对特定实例预测的解释。...如Age=39，Education-Num=13 将预测推高的特征用红色表示，将预测推低的特征用蓝色表示 箭头越长，特征对输出的影响越大。通过 x 轴上刻度值可以看到影响的减少或增加量。...shap_interaction_values = explainer.shap_interaction_values(X) shap.summary_plot(shap_interaction_values...通过单独绘制来检查错误分类的观察结果。绘制单个观测值时，会显示其相应的特征值。
模型可解释性汇总 简 介 目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的，很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。...02 Individual Conditional Expectation (ICE) ICE和PDP非常相似，但和PDP不同之处在于，PDP绘制的是平均情况，但是ICE会显示每个实例的情况。...ICE可以帮助我们解释一个特定的特征改变时，模型的预测会怎么变化。 如上图所示，与PDP不同，ICE曲线可以揭示异质关系。...06 Shapley Value (SHAP) Shapley Value的概念来自博弈论。我们可以通过假设实例的每个特征值是游戏中的“玩家”来解释预测。...这是许多其他方法所没有的功能。 该图显示了每个特征的Shapley值，表示将模型结果从基础值推到最终预测的贡献。红色表示正面贡献，蓝色表示负面贡献。
模型可解释性汇总 简 介 目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的，很多数据科学家都很难知晓为什么该算法会得到这样的预测结果。...02、Individual Conditional Expectation (ICE) ICE和PDP非常相似，但和PDP不同之处在于，PDP绘制的是平均情况，但是ICE会显示每个实例的情况。...ICE可以帮助我们解释一个特定的特征改变时，模型的预测会怎么变化。 如上图所示，与PDP不同，ICE曲线可以揭示异质关系。...06、Shapley Value (SHAP) Shapley Value的概念来自博弈论。我们可以通过假设实例的每个特征值是游戏中的“玩家”来解释预测。...这是许多其他方法所没有的功能。 该图显示了每个特征的Shapley值，表示将模型结果从基础值推到最终预测的贡献。红色表示正面贡献，蓝色表示负面贡献。
模型可解释性汇总 简 介 目前很多机器学习模型可以做出非常好的预测，但是它们并不能很好地解释他们是如何进行预测的...02 Individual Conditional Expectation (ICE) ICE和PDP非常相似，但和PDP不同之处在于，PDP绘制的是平均情况，但是ICE会显示每个实例的情况。...ICE可以帮助我们解释一个特定的特征改变时，模型的预测会怎么变化。 如上图所示，与PDP不同，ICE曲线可以揭示异质关系。...06 Shapley Value (SHAP) Shapley Value的概念来自博弈论。我们可以通过假设实例的每个特征值是游戏中的“玩家”来解释预测。...这是许多其他方法所没有的功能。 该图显示了每个特征的Shapley值，表示将模型结果从基础值推到最终预测的贡献。红色表示正面贡献，蓝色表示负面贡献。
为了在特征选择过程中更好地利用 SHAP 的功能，我们发布了 shap-hypetune：一个用于同时调整超参数和特征选择的 Python 包。...它支持网格搜索或随机搜索，并提供基于包装的特征选择算法，如递归特征消除 (RFE) 或 Boruta。进一步添加包括使用 SHAP 重要性进行特征选择，而不是经典的基于原生树的特征重要性。...对于每个试验，我们考虑标准的基于树的特征重要性和 SHAP 重要性来存储选定的特征。通过这种方式，我们可以绘制在试验结束时选择某个特征的次数。...SHAP + BORUTA 似乎也能更好地减少选择过程中的差异。 总结 在这篇文章中，我们介绍了 RFE 和 Boruta（来自 shap-hypetune）作为两种有价值的特征选择包装方法。...此外，我们使用 SHAP 替换了特征重要性计算。SHAP 有助于减轻选择高频或高基数变量的影响。综上所述，当我们对数据有完整的理解时，可以单独使用RFE。
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