shapiq: Python包用于机器学习的Shapley交互量化

shapiq: Python包用于机器学习的Shapley交互量化

shapiq SHAP Interaction Quantification (short SHAP-IQ) is an XAI framework extending on the well-known shap explanations by introducing interactions i.e. synergy scores. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shapiq

1. 项目介绍

shapiq是一个Python包，它扩展了著名的shap包，用于量化任意阶的Shapley交互。它可以为机器学习中的游戏理论研究者提供帮助，同时也能帮助终端用户解释模型。SHAP-IQ通过量化实体（如解释性特征、数据点或集成模型中的弱学习器）之间的协同效应，扩展了个体的Shapley值。这种协同效应为机器学习模型提供了一个更全面的视角。

2. 项目快速启动

在开始使用shapiq之前，请确保您的环境安装了Python 3.10或更高版本。以下是快速启动的步骤：

# 安装shapiq
pip install shapiq

# 加载示例数据
X, y = shapiq.load_california_housing(to_numpy=True)

# 训练模型
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X, y)

# 设置解释器
explainer = shapiq.TabularExplainer(model=model, data=X, index="k-SII", max_order=4)

# 解释模型的预测
interaction_values = explainer.explain(X[0], budget=256)
print(interaction_values)

3. 应用案例和最佳实践

以下是一个使用shapiq来解释模型预测的应用案例：

# 假设X, y和model已经被定义并准备好
# 创建解释器
explainer = shapiq.TabularExplainer(model=model, data=X, index="k-SII", max_order=2)

# 解释第一个样本的预测
interaction_values = explainer.explain(X[0], budget=256)

# 可视化解释结果
interaction_values.plot_force(feature_names=["Feature1", "Feature2", "Feature3", ...])

在最佳实践中，您应该：

• 使用合适的数据集和模型来训练和测试您的解释器。
• 调整max_order参数来获取不同阶数的交互值。
• 使用budget参数来控制计算资源的使用。

4. 典型生态项目

shapiq作为机器学习解释性工具的一部分，可以与以下典型生态项目结合使用：

• scikit-learn：用于训练和测试机器学习模型。
• shap：shapiq的姊妹项目，用于计算Shapley值。
• matplotlib 或 seaborn：用于数据可视化和展示解释结果。

通过这些项目的结合使用，您可以获得更深入、更直观的模型解释和理解。

shapiq SHAP Interaction Quantification (short SHAP-IQ) is an XAI framework extending on the well-known shap explanations by introducing interactions i.e. synergy scores. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shapiq