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SHAP值：用博弈论的概念解释一个模型

它们如何运作？ SHAP基于Shapley值，Shapley值是经济学家Lloyd Shapley提出的博弈论概念。通过允许我们查看每个特征对模型的预测有多大贡献，该方法可以帮助我们解释模型。...我们对每种“类型”的模型的权重的细分如下： 1个特征模型：1/3 2个特征模型：1/6 3个特征模型：1/3 我们的最终计算将如下所示： ? 因此，我们的“房间”特征的SHAP值为-10.5k $。...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。...通过查看确定房屋价格的模型，我们逐步完成了SHAP值的示例计算。我们还查看了Python中的shap库，以便能够快速计算和可视化SHAP值。

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    机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一）

    不会过多解读SHAP值理论部分，相关理论可参考： 能解释树模型的Shap值究竟是个啥？...SHAP知识点全汇总 关于SHAP值加速可参考以下几位大佬的文章： 高效的ShapValue计算 - TreeShap分析 官方： slundberg/shap 关联文章： 机器学习模型可解释性进行到底...值 3 优质解读案例 3.1 酒店排名模型中的商业价值度量 4 一致的个性化特征归因方法 5 详解base_values 和 单样本shap值的计算过程 6 其他细节的延申 6.1 waterfall图...SHAP 属于模型事后解释的方法，它的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”。...上面三种都是基于整个数据集去计算特征重要度的，但对于树来说，计算单个预测的特征重要值的个性化方法却较少，虽然与模型无关的个性化解释方法（比如LIME）可以应用于树，但它们明显比树特定的方法慢，并且具有抽样变异性

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    风控ML | 机器学习模型如何做业务解释？

    01 机器学习模型不可解释的原因 前些天在同行交流群里，有个话题一直在群里热烈地讨论，那就是 如何解释机器学习模型 ，因为在风控领域，一个模型如果不能得到很好的解释一般都不会被通过的，在银行里会特别的常见...但是，机器学习的模型算法这么多，不用岂不是很浪费？而且有些算法还十分好用的，至少在效果上，如XGBoost、GBDT、Adaboost。 那么，有同学就会问了，为什么这些算法会没有解释性呢？...好了，有了上面的认识，下面就来盘点一下目前常见的特征重要度计算的方法： 1）Tree SHAP：即 shapley加法解释，基于博弈论和局部解释的统一思想，通过树集成和加法方法激活shap值用于特征归因...而对于一致性情况，我们有一个例子来证明： 有2个模型，Model A 和 Model B，其中A和B完全一致，但是我们在计算预测值的时候，强行给 Model B 的 特征 Cough 加上 10分。...但是为了理解单个特性如何影响模型的输出，我们可以将该特性的SHAP值与数据集中所有示例的特性值进行比较。

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    MLK | 如何解决机器学习树集成模型的解释性问题

    ，那就是 如何解释机器学习模型 ，因为在风控领域，一个模型如果不能得到很好的解释一般都不会被通过的，在银行里会特别的常见，所以大多数同行都是会用 LR 来建模。...但是，机器学习的模型算法这么多，不用岂不是很浪费？而且有些算法还十分好用的，至少在效果上，如XGBoost、GBDT、Adaboost。 ?...好了，有了上面的认识，下面就来盘点一下目前常见的特征重要度计算的方法： 1）Tree SHAP：即 shapley加法解释，基于博弈论和局部解释的统一思想，通过树集成和加法方法激活shap值用于特征归因...而对于一致性情况，我们有一个例子来证明： 有2个模型，Model A 和 Model B，其中A和B完全一致，但是我们在计算预测值的时候，强行给 Model B 的 特征 Cough 加上 10分。...上图可以看出每个特征之间的相互作用（输出图是可以交互的）。 但是为了理解单个特性如何影响模型的输出，我们可以将该特性的SHAP值与数据集中所有示例的特性值进行比较。

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    R语言机器学习系列教程

    media/17293066333253/17293066828167.jpg R语言机器学习算法实战系列（一）XGBoost算法+SHAP值（eXtreme Gradient Boosting） R语言机器学习算法实战系列...（二） SVM算法+重要性得分（Support Vector Machine） R语言机器学习算法实战系列（三）lightGBM算法+SHAP值（Light Gradient Boosting Machine...） R语言机器学习算法实战系列（四）随机森林算法+SHAP值 (Random Forest) R语言机器学习算法实战系列（五）GBM算法+SHAP值 (Gradient Boosting Machines...这有助于数据可视化和提高算法的计算效率。...然后，这些基学习器的预测结果被用作一个新的学习器（称为元学习器或元模型）的输入。 元学习器在这些预测结果的基础上进行训练，以学习如何最好地组合这些基学习器的预测。

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    评分法模型开发-WOE值计算

    等距分段是指将连续变量分为等距离的若干区间，然后在分别计算每个区间的WOE值。...结束对连续变量的分段及其WOE值的计算，接下来我们需要对离散变量做必要的降维处理及其WOE值得计算。...在评级模型开发中的降维处理方法，通常是将属性相似的合并处理，以达到降维的目的。...至此，整个模型开发过程中第四步的工作，我们已经基本完成了。可见，该步骤在整个模型开发过程中占据非常重要的位置，定量和定性入模指标的筛选及其WOE值的计算，都会对整个信用风险评分卡产生重要的影响。...在模型开发的第五步，我们将使用入模定量指标和入模定性指标的WOE值进行逻辑回归，并详细讲述生成信用风险评级模型标准评分卡的过程。

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    因果推断杂记——因果推断与线性回归、SHAP值理论的关系（十九）

    ，这次我们把X和T的交互项加进来，即 = 然后我们就可以计算CATE的值了： 其中，M即最后的lr模型。...（ITE）的前世今生 和 机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一） 引发的思考。...ITE代表的是无偏个体效应 再来看一下SHAP值中，可以“量化”不同特征，对个体的影响值，那么这个值，可以认为是RM的ITE吗？...虽然，SHAP值肯定是有偏的，但是也想沿着这个问题来看，SHAP值理论中的SHAP代表的怎么样的 “ITE”？在有偏的结论下，该如何解读？...之后简称sITE （此处应该需要公式推导，笔者水平就解读有限了） 个人理解: 的 均 值 那么这里的实验组 - 对照组中的对照组就是，模型预测情况下，所有个体的“平均水平” 如果其中有一个特征是

    3.1K21

    机器学习模型可解释性进行到底 —— 从SHAP值到预测概率（二）

    第一篇主要把SHAP值的各类图表操作方式进行展示： 机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一） 接下来主要围绕一篇文章的内容展开【黑盒模型实际上比逻辑回归更具可解释性】 源代码部分：smazzanti...计算插值有两种基本的方法， 1、对一个完整的数据集去拟合一个函数； 2、对数据集的不同部分拟合出不同的函数，而函数之间的曲线平滑对接。...，同时内嵌了shap值计算。...大概的流程是： 创建catboost模型 使用模型预测，得到样本预测的：pred_cat 使用模型预测全样本的shap值：cat.get_feature_importance(data = Pool(X_all...2.3 转化概率后如何解读——边际效应 原文提及了，按照shap的计算方式，那么比如男/女特征，不同样本的shap值是不一样的， 那么就可以分组来计算一下平均数与标准差。

    2.2K40

    计算π的值

    圆周率π是一个无理数，没有任何一个精确公式能够计算π值，π的计算只能采用近似算法。国际公认采用蒙特卡洛方法计算。蒙特卡洛(Monte Carlo)方法，又称随机抽样或统计试验方法。...当所求解问题是某种事件出现的概率，或某随机变量期望值时，可以通过某种“试验”的方法求解。简单说，蒙特卡洛是利用随机试验求解问题的方法。 首先构造一个单位正方形 和 1/4圆。...随机点数量越大，得到的π值越精确。 ? 由于DARTS点数量较少，π的值不是很精确。通过增加DARTS数量继续试验，同时，运行时间也逐渐增加。 ? ?...代码及执行结果 以上是Python语言编写的程序，运行较慢。采用Fortran语言编写程序，会快很多，以下是抛洒不同的点，程序运行时间比较。 ?...蒙特卡洛方法提供了一个利用计算机中随机数和随机试验解决现实中无法通过公式求解问题的思路。它广泛应用在金融工程学，宏观经济学，计算物理学（如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算）等领域。

    2.1K70

    一目了然：用excel模拟Adaboost的计算

    今天我们用excel实现Adaboost全链路的计算模拟，在计算的过程中更清晰的了解Adaboot，从未达到知其然亦知其所以然的程度。...例如：根据X值判别Y值的二分类数据表： 用直角坐标系清楚的表达：用曲线模型H(x)可以轻松的完成精准率100%的分类，我们可想而知这样的模型就像诸葛亮一样难得；但是用了Adaboot算法，能轻易将三个简单的分类模型...第一步：确定一组弱模型，弱模型要求对x样本必须是有拆分的，如上我们在Y值变换的节点中切割了三个弱模型：H1(x),H2(x),H3(x)。...第二步，基于初始的样本权重d1（1/N=1/10）来计算出误差最小的模型，记住模型的误差等于误判X样本值的权重值之和。...Adaboost算法的某些特性是非常好的，这里主要介绍Adaboost的两个特性。

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    【sklearn | 5】：集成学习与模型解释

    常用的提升法算法包括 AdaBoost 和梯度提升（Gradient Boosting）。...常用的方法包括特征重要性分析、部分依赖图（Partial Dependence Plot）和 SHAP（SHapley Additive exPlanations）值。...值SHAP 值提供了一种一致且可解释的方法来分配特征对预测结果的贡献。...)# 可视化 SHAP 值shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=iris.feature_names)综合示例项目：集成学习与模型解释步骤...集成学习包括袋装法、提升法和堆叠法，模型解释涵盖了特征重要性分析、部分依赖图和 SHAP 值。这些技术和方法可以帮助你构建更强大的模型，并更好地理解模型的行为，从而提高模型的可信度和可解释性。

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    相机参数估计值如何计算？

    在这篇文章中，笔者将简单聊聊如何在标定之前估算你要标定的相机内参值。以下方法仅针对普通工业相机镜头，鱼眼相机和全景相机不考虑在内。...代表着理想焦距/相机像元大小，是一个无单位的值（f 和 dx单位要统一后比值计算）。 由于f是一个理想焦距，它并不是我们拿到的工业镜头的焦距大小，所以不可以拿工业镜头焦距直接代替。...图2 在相机标定时我们用的是小孔成像模型，如下图1所示，光透过小孔在成像平面形成物像，在大部分讲相机标定的书中，我们为了使坐标系方便，会把这个模型稍稍做个变形，如图2，把像平面和物平面放到同一侧（虽然违背物理意义...现在我们知道了f的意义，但是不可能实际去量像平面到透镜中心的距离，那如何估计这个值呢？实际上非常简单，使用简单的初中物理知识我们就可以很好的估计了。 在透镜系统中有如下公式： ?...通过以上计算，我们就可以很快的得到相机的参数估计值，有了这个值，就可以去对比标定的结果，如果相机内参和实际估计值的差别过大的话，即使是RMS看起来很小，也有可能出现较大误差。

    1.4K20

    如何在Java中计算绝对值

    在这篇文章中，我们将用Java编程语言来计算绝对值。...如何使用Java中的Math.abs函数计算绝对值我们将接受来自用户的输入，这可以通过java.util.Scanner类提供一种非常简化和简单的方式，使用户通过键盘输入数值，对于数学运算，我们需要使用...double a=Math.abs(n);在上面一行中，**'n'是用户将得到输入的变量，'Math.abs'函数被用来计算n变量的绝对值，结果将被存储在我们已经初始化的新变量'a'中。...ruby 代码解读复制代码$ javac AbsoluteValue.java$ java AbsoluteValue如何在Java中使用条件语句计算绝对值如果你不想使用绝对值的内置数学函数，还有一种计算绝对值的方法...编译代码后，你将得到如下所示的结果。结论绝对值是一个非负值，表示数字离0有多远。在java中，有多种方法来计算绝对值，本文提到了其中的两种。

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    BLUP育种值如何计算准确性

    「育种值的准确性是什么呢？为何要计算育种值的准确性呢？」育种值的准确性的大小可以反应育种值计算的准确性如何，如果准确性高，就说明计算育种值时依赖的信息多（比如亲子关系、同胞关系等），结果就可靠。...❝育种值也可以计算可靠性，它是准确性的平方 ❞ 另外，对于不同性状或者不同试验的BLUP值的准确性进行比较时，因为方差组分、标准误、BLUP值都不一样，没有一个标准，可以用准确性（accuracy）这个指标进行比较...转化为因子： for( i in 1:3) dat[,i] = as.factor(dat[,i]) # 转化为因子 str(dat) 计算公式 上面公式中：标准误的计算方法是：标准误se（BLUP...所以准确性的公式为：r = sqrt(1 - (Cii*Ve)/Va) = sqrt( 1 - se^2/Va)，可靠性是准确性的平方，所以可靠性的计算为1 - se**2/Va 注意，上面没有考虑近交系数的影响...「进行混合线性模型求解」 mod1 = asreml(y ~ 1, random=~ vm(id,ainv),residual = ~ idv(units), G.param = vc, R.param

    1.2K70

    CNN学习：如何计算模型的感受野？

    CNN学习：如何计算模型的感受野？ ? 阅读论文时常常看见论文中说感受野的大小，对于有些问题，需要了解更多的上下文信息，则需要相对大的感受野。那么，这里的感受野是什么意思呢？...感受野可以理解为卷积神经网络输出的feature map中一个像素点对应的原图片中区域的大小，或者说feature map中的一个像素点的值是受原图片中的多大的区域影响的，也可以间接地模型融合上下文信息的多少...那么，感受野如何计算呢？ 每一层计算从上往下，top-down,即从最后一层开始计算。...): RF = 1 ksize, stride, pad = net[layer] RF = ((RF-1)*stride) + ksize return RF 示例： 以下面的这个网络为例，计算网络的感受野...，而不是第几层的感受野，若计算中间某一层的感受野，则将那一层从1开始计算 计算得到该网络在图片上感受野为70*70，这也是pix2pix中patchGAN的原理

    1.6K10

    清华大学利用可解释机器学习，优化光阳极催化剂，助力光解水制氢

    AdaBoost 算法和梯度提升 (Gradient Boosting) 算法。...此外，SHAP (Shapley Additive Explanation) 方法可以利用博弈论中的 Shapley 值计算模型中的特征重要性，为助催化剂的设计提供启发。...SHAP分析 助催化剂厚度 研究人员还用 SHAP 计算了二元输出随机森林模型的特征重要性。 图 8：不同特征的 SHAP 值排序 其中，助催化剂的厚度为最重要的输入特征。...随着厚度降低，SHAP 值不断增加，对模型性能的影响不断增加。当助催化剂的厚度在 5-10 nm 之间时，SHAP 为正值，说明厚度降低大概率能够提高模型性能。...图 9：不同特征变化后 SHAP 值的变化 c：助催化剂厚度对 SHAP 值的影响； d：光阳极厚度对 SHAP 值的影响； e：电解液浓度对 SHAP 值的影响。

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    机器学习预测作物产量模型 Flask 部署详细教程（附python代码演练）

    授粉仿真建模是利用计算机模型模拟授粉过程的过程。...，而在 Adaboost 回归器上得到了最高的误差。...shaply 模型解释器 机器学习的可解释性是当今机器学习建模的一个非常重要的方面。虽然机器学习模型在许多领域都给出了有希望的结果，但其固有的复杂性使得理解它们如何得出某些预测或决策具有挑战性。...Shap 库使用 “ shaply ” 值来衡量哪些特征对预测目标值有影响。现在让我们看一下梯度增强模型的 “ shap ” 模型解释图。...) shap.summary_plot(shap_values, X_test) 上述代码的输出 在上面的输出图中，很明显，AverageRainingDays 是解释目标变量预测值最有影响力的变量。

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