SHAP方法

最新推荐文章于 2025-04-01 00:21:27 发布
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分类专栏： 数据结构与算法
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XAI之SHAP：SHAP算法(How—每个特征如何重要/解释单个样本的预测)的简介(背景/思想/作用/原理/核心技术点/优缺点)、常用工具库、应用案例之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-10 4594
​ XAI之SHAP：SHAP算法(How—每个特征如何重要/解释单个样本的预测)的简介(背景/思想/作用/原理/核心技术点/优缺点)、常用工具库、应用案例之详细攻略 目录 SHAP的简介 SHAP的常用工具库 SHAP的应用案例 相关文章 ML之SHAP：机器学习可解释性之SHAP值之理解单样本单特征预测 ML之SHAP：机器学习可解释性之SHAP值的高级使用之聚合 SHAP 值以获得更详细的模型见解 SHAP的简介 论文： Paper：
NGBoost-shap方法在Python中的应用：概率预测与模型解释
04-07
内容概要：本文详细介绍了NGBoost-shap方法在Python中的应用，特别是其在二分类任务中的表现。首先，文章讲解了如何安装所需的库并生成用于测试的数据集。接着，通过具体代码展示了如何配置和训练NGBoost分类器，...
可解释性机器学习入门：SHAP方法
weixin_72032564的博客
12-05 4885
随着机器学习特别是深度学习的应用越来越广泛，其“黑箱”特性（即模型内部复杂的决策机制难以理解）带来了信任、伦理、法律和安全等方面的挑战，因此可解释性变得至关重要，本篇博客对其做了相关讲解并结合实战重点介绍了SHAP这种模型无关的解释方法，希望能对大家有所帮助。
SHAP：模型可解释性的核心工具
xuukai的博客
04-01 1403
SHAP是一款专注于模型可解释性的开源工具。它通过计算Shapley值来衡量每个特征对模型预测结果的影响，从而揭示模型内部的决策逻辑。SHAP支持多种类型的机器学习模型，包括线性回归、决策树、神经网络等，适用于分类和回归任务。作为一款现代化的工具，SHAP不仅提供了强大的解释能力，还注重易用性和灵活性。其模块化的设计使得开发者可以根据具体需求自由组合功能模块，从而实现高效分析。SHAP作为一款专注于模型可解释性的工具，凭借其强大的功能和灵活的设计，正在改变传统的机器学习分析方式。
SHAP：解释模型预测的通用方法
白景屹的博客
04-06 9229
目录引言Additive Feature Attribution Methods加性特征归因法LIMEDeepLIFTLayer-Wise Relevance PropagationClassic Shapley Value Estimation简单属性唯一地决定了可加性特征属性 本篇内容来自"A Unified Approach to Interpreting Model Predictions"； 在许多应用中，理解一个模型为什么要进行某种预测与预测的准确性同样重要。然而，现代大型数据集的最高精度往往.
SHAP——最常见的可解释性方法详解
m0_58724528的博客
11-18 2077
比如对于A所对应的联盟，我们可以将各个排列中A之前的乘客作为联盟，而丢弃A之后的乘客（当然也可以相反），这样获得的联盟为：空集 、空集、{B}、{B,C}、{C}、{C,B}，这里可以直接根据各个联盟出现的次数作为对应的权重（空集的权重为2，B为1，C为1，BC为2）。SHAP构建的是一个加性的解释模型，所有特征都被视为贡献者。SHAP的基本思想是：计算一个特征加入到模型时的边际贡献，然后考虑该特征在所有的特征序列的情况下不同的边际贡献，取均值，即为该特征的SHAP baseline value。
SHAP（SHapley Additive exPlanations）算法
zhendianluli的博客
07-12 2343
通过 SHAP 值，可以了解每个特征对模型预测结果的影响程度和方向，从而提高模型的透明度和可解释性。SHAP 算法将每个特征值对模型输出的贡献视为一种“公平”的分配，确保了每个特征值的贡献是其应得的份额。SHAP 算法的核心思想是将模型的输出分解为各个特征的贡献和。对于给定的预测，它通过考虑所有特征值的排列组合，计算每个特征值对预测结果的贡献。SHAP（SHapley Additive exPlanations）算法是一种用于解释机器学习模型的方法，它基于博弈论中的 Shapley 值。
机器学习中NGBoost-shap方法在回归任务的应用及Python实现
04-07
内容概要：本文介绍了由斯坦福吴恩达团队于2019年提出的NGBoost-shap方法及其在回归任务中的应用。NGBoost是一种新的集成模型，能够进行数值预测并估计不确定性。文中详细讲解了如何使用Python代码实现NGBoost模型，...
NGBoost与Shap方法在回归任务中的应用及Python代码实践
最新发布
05-13
文章详细讲解了如何使用自带的数据集进行实验，并利用Shap方法对模型进行解释。主要内容包括安装必要的Python包、加载糖尿病数据集、训练NGBRegressor模型、预测并获取置信区间、以及使用Shap进行特征重要性和个体...
NGBoost集成模型与SHAP方法在回归任务中的应用：一个基于斯坦福吴恩达团队2019年新提出的集成模型框架及其实践分析的Python代码示例,NGBoost集成模型：基于Shap方法的回归任务分析
02-18
NGBoost集成模型与SHAP方法在回归任务中的应用：一个基于斯坦福吴恩达团队2019年新提出的集成模型框架及其实践分析的Python代码示例,NGBoost集成模型：基于Shap方法的回归任务分析与Python代码实现,NGBoost-shap方法...
SHAP - 机器学习模型可解释性工具
YuZhou的博客
11-22 1万+
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释预测结果的方法，它基于Shapley值理论，通过将预测结果分解为每个特征的影响，为模型提供全局和局部的可解释性。
手把手教你使用SHAP（数据+代码+注释）
05-09
1. 同名博客：手把手教你使用SHAP 2. 实例讲解，包括（数据+代码+注释） 3. 可自定义图的标签、字体大小等设置 4. 基于jupyter，python代码，可直接运行 5. 若有疑问，可在同名博客https://blog.youkuaiyun.com/allein_STR/article/details/121459159?spm=1001.2014.3001.5502评论区说明。
shap：一种游戏理论方法来解释任何机器学习模型的输出
02-03
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种游戏理论方法，用于解释任何机器学习模型的输出。 它使用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展将最佳信用分配与本地解释联系起来（详细信息和引文，请参见）。 安装 Shap可以从或 安装： pip install shap or conda install -c conda-forge shap TreeExplainer的树集成示例（XGBoost / LightGBM / CatBoost / scikit-learn / pyspark模型） 尽管SHAP可以解释任何机器学习模型的输出，但我们已经为树集成方法开发了一种高速精确算法（请参见）。 XGBoost ， LightGBM ， CatBoost ， scikit-learn和pyspark树模型支持快速的C ++实现： import xgboost import shap # load JS visualization code to notebook shap . initjs () # train XGBoost model X , y
SHAP（SHapley Additive exPlanations）
Naomi521的博客
11-10 2536
等领域。以下详细介绍SHAP的基本概念、计算方式，并通过实例展示如何在实际应用中使用SHAP来解释模型输出。
SHAP 开源项目使用教程
gitblog_00068的博客
08-08 764
SHAP 开源项目使用教程 shap项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sha/shap 1. 项目的目录结构及介绍 SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一个用于解释任何机器学习模型输出的博弈论方法。以下是SHAP项目的目录结构及其介绍： shap/ ├── docs/ # 文档目录 ├── e...
SHAP应用举例
热门推荐
weixin_43549810的博客
12-25 1万+
SHAP 应用 shap是可视化机器学习模型的一种方法，在使用shap之前，需要训练好特定的模型，然后导入shap库 import shap shap.initjs()#这是为了能够输出shap的图像 接着，将模型输入shap解释器中，创建一个explainer对象，利用它计算每个观察对象的SHAP值，每个特征将对应一个SHAP值。 explainer = shap.Explainer(model) shap_values = explainer(Xtrain) 应用举例 瀑布图 # 为第一个观察对
数据分析 | 特征重要性分析 | 树模型、SHAP值法
喜欢数学建模的大一小白
08-28 6476
本文基于集成学习的方法介绍另外两种可以分析特征重要性的方法：树模型、SHAP值法。
shap分析（入门无理论的实操帖）
LYH0925的博客
05-18 3302
有问题自己多问问AI。​​
SHAP论文--统一的解释模型预测的方法
zephyr_wang的博客
01-14 7277
##1. 简介 SHAP (SHapley Additive exPlanations).。 本文主要是根据《A Unified Approach to Interpreting Model Predictions》翻译总结。 模型的准确率和可解释性同等重要，但是现在模型越复杂准确率越高，但其可解释下越差，面临着准确率和可解释性的矛盾。 本文我们提出了一个新颖的统一的方法（SHAP）来解释模型的预测。 1）我们定义了additive feature attribution方法，统一了以前的6种方法，包括LI
SHAP方法matlab
01-27
### SHAP 方法在 MATLAB 中的实现 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种用于解释机器学习模型预测的方法，能够提供特征重要性的度量。为了在 MATLAB 中应用 SHAP 方法，可以采用以下几种方式： #### 使用预训练模型并调用 Python 库 由于 MATLAB 自身对于某些高级机器学习库的支持有限，在处理像 SHAP 这样的特定工具时，通常建议通过 Python 接口来利用外部资源[^1]。 ```matlab % 设置Python环境路径以便访问shap包和其他依赖项 pyenv('Version','C:\path\to\your\python.exe'); % 加载必要的Python模块 shap = py.importlib.import_module('shap'); numpy = py.importlib.import_module('numpy'); pandas = py.importlib.import_module('pandas'); % 假设已经有一个训练好的分类器model以及测试数据X_test % 将MATLAB矩阵转换成NumPy数组形式供Python函数使用 X_test_py = numpy.array(X_test,'float64'); % 创建Explainer对象 explainer = shap.TreeExplainer(model); % 计算Shapley values shap_values = explainer.shap_values(X_test_py); ``` 上述代码片段展示了如何设置 Python 环境，并导入 `shap` 和其他所需的 Python 模块。接着创建了一个基于树结构模型（如决策树、随机森林等）的 Explainer 对象，并计算了给定输入样本集上的 Shapley value。 请注意，具体实施细节可能会因所使用的模型类型不同而有所变化；此外，如果是在 Windows 平台上运行，则需确保正确配置 Python 解释器的位置。
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