使用DALEX包的variable_importance函数对h2o包生成的多个算法模型进行特征重要度分析并可视化对比差异

最新推荐文章于 2025-11-25 11:31:36 发布
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文章标签： 算法 人工智能 深度学习 R语言
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本文介绍了如何使用R语言的DALEX包结合h2o包，对随机森林、梯度提升树和深度神经网络模型进行特征重要度分析。通过variable_importance函数计算并可视化特征重要度，帮助理解模型预测过程。

使用DALEX包的variable_importance函数对h2o包生成的多个算法模型进行特征重要度分析并可视化对比差异

在机器学习领域，特征重要度分析是一项重要的任务，它可以帮助我们理解和解释模型如何利用不同的特征来做出预测。R语言中的DALEX包提供了一种有效的方法来计算和可视化特征重要度，而h2o包则提供了多个强大的机器学习算法。本文将结合这两个包，介绍如何使用DALEX包的variable_importance函数对h2o包生成的多个算法模型进行特征重要度分析并可视化对比差异。

首先，我们需要安装并加载所需的包。下面的代码将安装并加载DALEX包和h2o包：

install.packages("DALEX")
install.packages("h2o")

library(DALEX)
library(h2o)

接下来，我们需要创建一个h2o数据框并训练多个算法模型。在这里，我们以分类问题为例，使用h2o包中的随机森林(Random Forest)、梯度提升树(Gradient Boosting Machine)和深度神经网络(Deep Neural Network)算法来构建模型。首先，我们加载一个示例数据集（以iris数据集为例）并将其转换为h2o数据框：

data(iris)
h2o.init()

iris_h2o <- as.h2o(iris)

接下来，我们使用h2o包中的函数分别训练这三个算法模型：


                

                
                
        

    

  


        

                

                  

                  

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R语言使用DALEX包的variable_importance函数对caret包生成的多个算法模型进行特征重要度分析并可视化对比差异

				
			

			

				

					2301_79331421的博客
				

				

					08-11
					
					386
					
				

			

		

		

			
				
在本文中，我将介绍如何使用R语言中的DALEX包的variable_importance函数对caret包生成的多个算法模型进行特征重要度分析，并通过可视化方法比较它们之间的差异。通过上述步骤，我们成功地使用DALEX包的variable_importance函数对caret包生成的多个算法模型进行了特征重要度分析，并通过可视化方法比较了它们之间的差异。在图表中，每个算法模型都用不同的颜色表示，并且特征重要度按照算法模型进行分组。接下来，我们将使用可视化方法比较多个算法模型之间的特征重要度差异。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
使用DALEX包解释分析h2o包构建的机器学习模型

				
			

			

				

					TechPulseZ的博客
				

				

					08-24
					
					196
					
				

			

		

		

			
				
综上所述，本文介绍了如何使用DALEX包对h2o包构建的机器学习模型进行解释分析。通过使用DALEX包提供的函数和方法，我们可以获得模型的全局解释分析、局部解释分析、特征重要性等结果，帮助我们更好地理解和解释模型的预测能力和推理过程。这些解释分析结果能够增强我们对模型的理解，帮助我们做出更准确和可解释的决策。在R语言中，我们可以使用DALEX包来进行模型解释分析，尤其是在结合h2o包构建的机器学习模型时。本文将介绍如何使用DALEX包来解释分析h2o包构建的机器学习模型，并总结分析结果。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
R语言使用caret包构建gbdt模型（随机梯度提升树、Stochastic Gradient Boosting ）构建回归模型、通过method参数指定算法名称

				
			

			

				

					data+scenario+science+insight
				

				

					03-22
					
					1977
					
				

			

		

		

			
				
R语言使用caret包构建gbdt模型（随机梯度提升树、Stochastic Gradient Boosting）构建回归模型、通过method参数指定算法名称

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言使用DALEX包的variable_importance函数对h2o包生成的多个算法模型进行特征重要度分析并可视化对比差异(feature importance)

				
			

			

				

					data+scenario+science+insight
				

				

					06-21
					
					772
					
				

			

		

		

			
				
R语言使用DALEX包的variable_importance函数对h2o包生成的多个算法模型进行特征重要度分析并可视化对比差异(feature importance)

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
​R语言使用DALEX包的variable_importance函数对h2o包生成的多个算法模型进行特征重要度分析并可视化对比差异(feature importance)

				
			

			

				

					statistics+insight+vista+power
				

				

					11-13
					
					11
					
				

			

		

		

			
				
本文介绍了使用DALEX包分析h2o模型特征重要度的方法。首先通过h2o包构建三种分类模型（逻辑回归、随机森林和梯度提升机），然后将数据转换为DALEX兼容格式，使用explain函数创建模型解释器。最后应用variable_importance函数计算基于置换的特征重要性，并通过可视化对比三种模型的特征重要度差异。该方法实现了对不同算法模型的统一解释分析，增强了机器学习结果的可解释性。实验使用了员工减员数据，展示了模型解释的完整流程和DALEX包在模型可解释性分析中的应用价值。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言使用DALEX包的model_performance函数对h2o包生成的多个算法模型进行残差分布分析并可视化每个模型的残差反向累积分布图

				
			

			

				

					statistics+insight+vista+power
				

				

					11-19
					
					33
					
				

			

		

		

			
				
摘要：本文介绍使用DALEX包对h2o构建的机器学习模型进行可解释性分析。通过员工流失数据(attrition)，构建GLM、随机森林和GBM三种二分类模型。将h2o模型转换为DALEX解释器对象后，利用model_performance函数分析残差分布并可视化反向累积分布图和箱线图。结果显示，不同模型的残差分布特征差异明显，DALEX提供了一种与算法无关的模型解释框架，有助于评估模型性能并识别异常样本。该方法适用于回归和分类问题，增强了机器学习模型的可解释性。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言使用DALEX包的explain函数生成指定分类预测机器学习模型的解释器、使用model_parts函数对分类模型进行特征重要度分析并可视化

				
			

			

				

					statistics+insight+vista+power
				

				

					11-15
					
					20
					
				

			

		

		

			
				
R语言使用DALEX包的explain函数生成指定分类预测机器学习模型的解释器、使用model_parts函数对分类模型进行特征重要度分析并可视化

			
		

	





	

		

			

				
					
使用R语言的DALEX包进行多个算法模型的特征重要度分析与可视化对比差异

				
			

			

				

					ByteGlide的博客
				

				

					08-24
					
					268
					
				

			

		

		

			
				
R语言中的DALEX包提供了一种方便的方法来计算和可视化模型中特征的重要性。本文将介绍如何使用DALEX包对由h2o包生成的多个算法模型进行特征重要度分析，并进行可视化对比差异。本文介绍了如何使用R语言的DALEX包对由h2o包生成的多个算法模型进行特征重要度分析和可视化对比差异。通过计算和可视化特征重要度，我们可以更好地理解模型中各个特征的重要性，并对模型的行为进行更深入的分析。这些图表可以帮助我们比较不同模型中特征的重要性，并了解模型对于不同特征的关注程度。函数来计算每个模型的特征重要度。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言DALEX包的model_profile函数对h2o包生成的多个算法模型的连续变量进行分析、使用Acumulated Local Effects (ALE)方法解释某个连续特征和目标值y的关系

				
			

			

				

					data+scenario+science+insight
				

				

					02-13
					
					266
					
				

			

		

		

			
				
R语言使用DALEX包的model_profile函数对h2o包生成的多个算法模型的连续变量进行分析、使用Acumulated Local Effects (ALE)方法解释某个连续特征和目标值y的关系

			
		

	





	

		

			

				
					
代码随想录 63.不同路径Ⅱ

				
			

			

				

					m0_63814538的博客
				

				

					11-24
					
					334
					
				

			

		

		

			
				
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。

			
		

	





	

		

			

				
					
算法：二叉搜索树的最近公共祖先

				
			

			

				

					czlczl20020925的博客
				

				

					11-24
					
					437
					
				

			

		

		

			
				
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。

			
		

	





	

		

			

				
					
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）

				
			

			

				

					lingran__的博客
				

				

					11-22
					
					872
					
				

			

		

		

			
				
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。

			
		

	





	

		

			

				
					
Anyview数据结构第一章（按需自取）

				
			

			

				

					2302_79085918的博客
				

				

					11-22
					
					504
					
				

			

		

		

			
				
【代码】Anyview数据结构第一章（按需自取）

			
		

	





	

		

			

				
					
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现

					
最新发布

				
			

			

				

					fengfuyao985的博客
				

				

					11-25
					
					267
					
				

			

		

		

			
				
竞争性自适应重加权算法（CARS）的MATLAB实现

			
		

	





	

		

			

				
					
GoC题解(22) GoC测试模拟题(2017.3.23)第6题：同心圆

				
			

			

				

					2301_78151773的博客
				

				

					11-22
					
					224
					
				

			

		

		

			
				
小C要画红绿黄3个不同半径的同心圆，要求红色(1号）的是最大半径圆，绿色（3号）的是第2大半径的圆，黄色（5号）的是最小半径的圆。但输入是的的3个数可能并没有从大到小。这3个圆一定要按照正确的次序才能画出正确的图形。比如你最后画最大的圆形，就只能看见一个红色的大圆。请你帮小C编程解决这个问题。一行3个不同的正整数a,b,c：表示每圆的半径，范围在[10..100]。有同学容易犯下面这段代码类似的错误。

			
		

	





	

		

			

				
					
布隆过滤器有哪些算法？

				
			

			

				

					kupePoem的专栏
				

				

					11-22
					
					503
					
				

			

		

		

			
				
这些算法构成了布隆过滤器技术的完整体系，从基础到高级，满足了不同场景下的需求。布隆过滤器（Bloom Filter）是一种概率型数据结构，用于高效地检查一个元素是否存在于一个集合中。a 对元素x计算k个哈希值：h₁(x), h₂(x), ..., hₖ(x)。如果有0，返回"肯定不存在"。（2）概率性结果：可能返回假阳性（误判），但不会返回假阴性。b 如果所有位置计数器都大于0，返回"可能存在"b 如果粗略层返回"肯定不存在"，直接返回结果。a 创建长度为m的计数器数组，初始化为0。

			
		

	





	

		

			

				
					
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识

				
			

			

				

					2301_79248256的博客
				

				

					11-24
					
					601
					
				

			

		

		

			
				
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。

			
		

	





	

		

			

				
					
D3QN+PER机制算法

				
			

			

				

					2301_79815102的博客
				

				

					11-22
					
					774
					
				

			

		

		

			
				
Dueling Network是一种深度强化学习网络架构，将Q值分解为状态价值函数V(s)和优势函数A(s,a)。V(s)评估状态本身的好坏（标量输出），A(s,a)衡量各动作的相对优势（向量输出）。通过共享编码器和两个独立分支分别学习V(s)和A(s,a)，最后聚合层采用减去优势均值的约束方式计算最终Q值。这种架构能更高效地学习状态价值，提升策略表现，常与Double DQN和PER机制结合使用（如D3QN+PER算法）。

			
		

	





	

		

			

				
					
优选算法-栈：69.验证栈序列

				
			

			

				

					要努力去发光，而不是被照亮~
				

				

					11-25
					
					220
					
				

			

		

		

			
				
优选算法-栈：69.验证栈序列解析

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言用DALEX包进行XGBOOST回归并分析特征重要性、shap图

				
			

			

				

					05-24
				

			

		

		

			
				
首先，需要加载所需的包，包括 `xgboost` 和 `DALEX`:

```R
library(xgboost)
library(DALEX)
```

接下来，我们可以使用一个示例数据集作为例子。以下代码加载并划分数据集：

```R
data(splice)
train_idx <- sample(nrow(splice), 2000)
test_idx <- setdiff(1:nrow(splice), train_idx)
train_data <- splice[train_idx,]
test_data <- splice[test_idx,]
```

然后，我们将使用 `xgboost` 包中的 `xgboost()` 函数来训练模型：

```R
# 定义目标变量和特征变量
target_col <- "Class"
feature_cols <- setdiff(names(splice), target_col)

# 将数据转换为 DMatrix 格式
dtrain <- xgb.DMatrix(data = train_data[, feature_cols], label = train_data[, target_col])
dtest <- xgb.DMatrix(data = test_data[, feature_cols], label = test_data[, target_col])

# 定义模型参数
params <- list(
    objective = "binary:logistic",
    eval_metric = "logloss",
    eta = 0.1,
    max_depth = 3,
    subsample = 0.7,
    colsample_bytree = 0.7,
    seed = 123
)

# 训练模型
model <- xgb.train(params = params, data = dtrain, nrounds = 100)
```

训练完成后，我们可以使用 `DALEX` 包中的 `explain()` 函数来创建解释器对象：

```R
explainer <- explain(model = model, data = train_data[, feature_cols], y = train_data[, target_col], label = "XGBoost")
```

然后，我们可以使用 `DALEX` 包中的 `model_performance()` 函数来评估模型表现：

```R
performance <- model_performance(explainer, dtest)
performance
```

接下来，我们可以使用 `DALEX` 包中的 `variable_importance()` 函数来分析特征重要性：

```R
importance <- variable_importance(explainer, loss_function = "logloss")
plot(importance)
```

最后，我们可以使用 `DALEX` 包中的 `model_parts()` 函数来创建 SHAP 图：

```R
shap <- model_parts(explainer, dtest[1:10,])
plot(shap, scale = 0.5)
```

这将创建一个包含前 10 个观测值的 SHAP 图。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
             | 博主筛选后可见
          

          

             
          

          

            

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请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
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