10、利用 SHAP 解释集成模型和分类模型

利用 SHAP 解释集成模型和分类模型

在机器学习中，对模型预测结果进行解释是非常重要的，它可以帮助我们理解模型的决策过程，增强模型的可信度。本文将介绍如何使用 SHAP（SHapley Additive exPlanations）库来解释不同类型的机器学习模型，包括集成分类模型、分类提升模型、多分类分类提升模型以及 LightGBM 模型。

1. 集成分类模型：SHAP 与成人数据集

首先，我们使用经典的成人数据集（Adult dataset），这是一个常见的收入普查分类数据集，因其易于理解且常出现在机器学习示例代码中而广受欢迎。

import shap
import sklearn

# 加载成人数据集
X_adult, y_adult = shap.datasets.adult()

# 训练简单的线性逻辑回归模型
model_adult = sklearn.linear_model.LogisticRegression(max_iter=10000)
model_adult.fit(X_adult, y_adult)

上述代码加载了成人数据集，并训练了一个逻辑回归模型，这是一个二分类问题。

为了进一步分析，我们定义了两个函数，分别用于计算预测概率和对数赔率比：

def model_adult_proba(x):
    return model_adult.predict_proba(x)[:,1]

def model_adult_log_odds(x):
    p =