使用shap库解读huggingface分类模型

最新推荐文章于 2025-05-09 23:26:41 发布
最新推荐文章于 2025-05-09 23:26:41 发布
阅读量311 收藏 1
点赞数
文章标签： 分类 人工智能 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45654691/article/details/134230022
版权

需要安装transformers、shap、matplotlib、ipython等库。

Pycharm会显示 <IPython.core.display.HTML object>，只能在jupyter notebook中正常显示。

import shap
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import transformers

model_dir = "roberta/trained_model"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
model = AutoModelForSequenceClassification
最低0.47元/天 解锁文章
跨境电商业务中使用 AI 大模型分析英文文本，提炼关键词并可视化
AI天才研究院
11-22 515
在全球化的浪潮中，跨境电商已经成为国际贸易的重要组成部分。然而，面对海量的英文文本数据，如何快速准确地提取有价值的信息成为了跨境电商企业面临的一大挑战。本文旨在探讨如何利用 AI 大模型技术，特别是自然语言处理（NLP）领域的最新进展，来解决这一问题。我们将重点关注如何从英文文本中提炼关键词，按照预定义的维度进行归类汇总，并通过可视化技术直观地呈现分析结果。AI 大模型在文本分析中的应用英文文本的预处理技术关键词提取算法多维度归类方法数据可视化技术完整的 Python 实现方案。
基础大语言模型的未来发展方向
AI天才研究院
07-07 543
随着深度学习技术的飞速发展，基础模型（Foundation Models）已经成为人工智能领域的研究热点。基础模型通过在大规模数据集上进行预训练，学习到丰富的知识，能够为各种下游任务提供强大的特征提取和表示能力。从早期的词嵌入到如今的Transformer模型，基础模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了显著的成果。本文将探讨基础模型的未来发展方向，分析其潜在挑战和机遇。基础模型的算法原理主要基于深度学习和迁移学习。
XGBoost结合SHAP应用：回归、二分类、多分类模型
weixin_45520028的博客
10-09 1万+
引言 XGBoost用于建模，SHAP用户模型的可视化解释。 XGBoost原理参考推荐： https://zhuanlan.zhihu.com/p/75217528 SHAP原理参考推荐： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45520028/article/details/108857908 XGBoost建模 1 数据准备 1 数据准备 2 数据处理 2 数据处理 3 XGB模型 3 XGB模型 4 模型评估 4 模型评估 XGBoost使用笔记 1 XGBoost模型参数解释
shap 中 PartitionExplainer 原理解读与官方demo的调试笔记
yichudu
10-18 2727
(masks=[False,…()内部在构造 model_pipeline 的 masked_inputs 时, 会将 前导的[CLS], 最后的[SEP]抹去, 所以虽然 mask[i] 和 mask[j] 的结果必然一致.图 观察到的现象是, 在一个batch_mask内 ,对于同样的 有效mask部分(选中高亮), 会重复四次. 所以缓存的话, 加速比是 4:1, 即提速3倍.(masks=[True…batch_masks 所盛放的这些masks是有特点的, 会存在若干对 (i,j) , 满足。
Transformer编码器+SHAP分析，模型可解释创新表达！
最新发布
优快云博主《机器学习之心》（IP：广东）小助手的博客
05-09 1314
Transformer编码器+SHAP分析，模型可解释创新表达！
可解释机器学习模型：解释SHAP分析的非技术指南
LonghaoJia的博客
05-17 1万+
随着可解释性成为机器学习项目越来越重要的要求，越来越需要将SHAP等技术的复杂输出传达给非技术利益相关者。
机器学习模型案例解析：涵盖类别预测与数值预测，使用shap分析强化模型解释性，包含多种模型比较评估
okyeBOLSmJg的博客
09-19 640
在当今的大数据时代，机器学习模型的应用越来越广泛，但随之而来的问题是模型的可解释性。本文通过多个机器学习模型的SHAP解释性分析，展示了如何提升模型的可解释性。在未来的研究和实践中，我们可以继续探索更高级的SHAP分析方法，以促进机器学习模型的透明化和可解释化。为了更好地评估不同模型的性能和解释性，我们可以对上述12个模型进行交叉验证和SHAP值分析。我们以一个二分类问题为例，通过CatBoost模型进行训练后，我们可以利用SHAP库生成SHAP值，从而理解每个特征对预测结果的贡献程度。
Shap解释Transformer回归模型（全套代码分享）
weixin_43470958的博客
12-24 1287
使用shap库中kernel解释器解释Transformer模型，kernel可以解释任意机器学习模型，缺点是精确度差一点，以及计算速度慢，由于测试集数据量较大（包括7665个样本），为了提高计算速度，首先对测试集进行聚类，参数k是聚类后的样本数量，k越大，shap值计算速度越慢，但是相应的画出的图会更好看，请各位根据自己的电脑情况进行取舍，这里取40。如果电脑性能不足，但是又想要大样本的shap值，k值可以取大一点，但是计算shap值的时候分块计算，如每次计算40个，计算完成后在将结果合并。
大语言模型原理与应用实践：基于监督学习进行微调 Supervised Learning & Fine-Tuning
AI天才研究院
06-25 1703
近年来，随着深度学习技术的快速发展，大规模语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域取得了巨大的突破。这些大语言模型通过在海量无标签文本数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和常识，可以通过少量的有标签样本在下游任务上进行微调(Fine-Tuning)，获得优异的性能。其中最具代表性的大模型包括OpenAI的GPT系列模型、Google的BERT、T5等。
大模型在政策影响推理中的潜力探索
AI天才研究院
03-23 723
政策影响推理是评估政策实施后可能产生的各种影响的过程，对于政府部门、企业和社会组织制定科学合理的决策至关重要。传统的政策影响评估方法往往依赖于统计分析和专家经验，存在数据获取困难、分析周期长、难以考虑复杂因素等局限性。随着人工智能技术的快速发展，大模型凭借其强大的语言理解、知识推理和数据处理能力，为政策影响推理提供了新的思路和方法。本文的目的是深入探索大模型在政策影响推理中的潜力，分析其原理、应用场景和面临的挑战。
更深层的理解视觉Transformer， 对视觉Transformer的剖析
CV_Autobot的博客
12-06 162
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取>>点击进入→自动驾驶之心【Transformer】技术交流群论文作者|Fangzh编辑 | 自动驾驶之心写在前面&&笔者的个人理解目前基于Transformer结构的算法模型已经在计算机视觉（CV）领域展现出了巨大的影响力。他们在很多基础的计算机视觉任务上都超过了之前的卷积神经网络（CNN）算法...
Shap解释Transformer多分类模型，并且基于shap库对transformer模型（pytorch搭建）进行解释，绘制变量重要性汇总图、自变量重要性、瀑布图、热图等等 因为是分类模型，所以
03-14
Shap解释Transformer多分类模型，并且基于shap库对transformer模型（pytorch搭建）进行解释，绘制变量重要性汇总图、自变量重要性、瀑布图、热图等等 因为是分类模型，所以只用到了Transformer的Encoder模块，使用了4层encoder和1层全连接网络的结果，没有用embedding，因为自变量本身就有15个维度，而且全是数值，相当于自带embedding 代码架构说明： 第一步：数据处理 数据是从nhanes数据库中下载的，自变量有15个，因变量1个，每个样本看成维度为15的单词即可，建模前进行了归一化处理 第二步：构建transformer模型，包括4层encoder层和1层全连接层 第三步：评估模型，计算测试集的recall、f1、kappa、pre等 第四步：shap解释，用kernel解释器（适用于任意机器学习模型）对transformer模型进行解释，并且分别绘制每个分类下，自变量重要性汇总图、自变量重要性柱状图、单个变量的依赖图、单个变量的力图、单个样本的决策图、多个样本的决策图、热图、单个样本的解释图等8类图片 代码注释详细，逻辑
CNN+Transformer+SE注意力机制多分类模型 + SHAP特征重要性分析，pytorch框架
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
03-29 1118
CNN+Transformer+SE注意力机制多分类模型 + SHAP特征重要性分析，pytorch框架
【可解释性机器学习】详解Python的可解释机器学习库：SHAP
小哲的博客
01-30 3万+
**SHAP是Python开发的一个“模型解释”包，可以解释任何机器学习模型的输出**。其名称来源于**SHapley Additive exPlanation**，在合作博弈论的启发下SHAP构建一个加性的解释模型，所有的特征都视为“贡献者”。对于每个预测样本，模型都产生一个预测值，SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。
【Shap解释Transformer模型】基于pytorch建立transformer模型，对nhanes数据库的下载数据进行二分类，最后用shap解释模型
weixin_43470958的博客
10-17 1869
Shap解释Transformer模型
【机器学习】解释你的机器学习模型！以力导向图可视化随机森林分类器的SHAP值为例
未来就在脚下。
12-30 8613
在机器学习领域，理解模型是至关重要的一环。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一个强大的工具，可用于解释模型的预测结果。本文将介绍如何使用SHAP库解释随机森林分类器的预测结果。
shap.force_plot()保存其生成的图片遇到的bug
weixin_44961920的博客
04-08 7262
shap.force_plot()保存图片踩得坑！
SHAP模型：可解释机器学习模型
热门推荐
是小陈的笔记
08-24 4万+
小白进阶选手，如果写的内容有什么问题大家一起讨论学习呀 ：） 模型介绍 首先个人理解SHAP模型是对机器学习模型进行解释的一个模型 上面这个图就是一个比较直观的解释 机器学习模型一般都是一个黑盒。比如某个模型要进行一些预测任务，首先对模型输入一些已知条件（Age=65,Sex=F,BP=180,BMI=40），然后模型根据输入进行训练，最终训练完的模型可以对该条件输出预测结果（Output=0.4） 所以这样模型只能得到最终的结果，至于模型内部是怎么计算的，输入的已知条件（...
Python SHAP库0.27.0版本发布及使用指南
2. shap库: shap（SHapley Additive exPlanations）是一个Python库，用于解释机器学习模型的预测。它是基于Shapley值，一种用于游戏理论的经典博弈论概念，用于公平分配收益或成本。在机器学习中，Shapley值可以帮助...
评论
添加红包

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
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值