shapley

原创 已于 2022-03-06 19:45:09 修改 · 401 阅读 · 0 ·
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于 2022-02-10 22:36:32 首次发布

import lightgbm as lgb
import shap
model =  lgb.LGBMClassifier().fit(X,y)
explainer = shap.Explainer(model)
shap_value = explainer(X)

shap.plots.waterfall(shap_value[100],max_display=40)

shap.plots.bar(shap_value,max_display=30)

金融风控实战—模型可解释之shap
Grateful_Dead424的博客
04-06 6212
import time import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost import pandas as pd import numpy as np #混淆矩阵计算 from sklearn import metrics from sklearn.metrics import roc_curve, auc,roc_auc_score from sklearn
Python模型解释工具：SHAP waterfall图解析特征贡献度
zzjlhlcd的博客
03-15 1350
刚训练完一个预测房价的机器学习模型，朋友问我："这模型说客厅面积对价格影响最大，你确定它没瞎猜？"我默默打开SHAP的waterfall图——这张像瀑布一样的图表，把模型每次预测的"思考过程"拆解得明明白白。今天咱们就聊聊这个让黑盒模型"开口说话"的神奇工具。
SHAP应用举例
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
shapley值的matlab代码-MSA:多摄动沙普利分析工具箱
06-16
shapley 值的matlab代码MSA：多微扰沙普利分析工具箱 作者：Shay Ofir-Geva 和 Isaac Meil​​ijson。 这是 Matlab 工具箱，实现了用于病变行为/症状映射 (LBM) 的多扰动 Shapley 值分析。 目录 基本信息 多扰动 Shapley 值分析是一种多变量博弈论方法（使用脑损伤患者的解剖病变数据及其行为测量发现某些症状或行为的神经相关性）。 可以在 和 中找到该方法的完整详细描述，而可以在 和 中找到用于病变症状映射的示例。 该工具箱已在一篇正在审查的文章中实施并完整呈现（一旦文章被接受并发表，将包含完整的参考资料）。 简而言之，假设某一行为涉及一个大脑区域网络，每个大脑区域都被认为是联盟博弈中的一个参与者，当所有区域都完好无损时，所测得的行为得分就是该游戏的价值。 沙普利值是玩家之间游戏价值的唯一公平分配，通常使用所有可能的玩家联盟来计算。 MSA 的当前实现仅使用具有特定（用户定义）最大扰动深度（即，受伤/扰动区域的数量有限的联盟），通过新公式的联盟。 从生物学和计算的角度来看，这种方法都是有益的。 这些联盟的性能是使用与 K
shapley值的matlab代码-gale-shapley-matlab:Gale-Shapley延迟接受算法的快速实现
06-16
shapley 值的matlab代码面向大型市场的 Gale-Shapley 大学最优算法（Matlab 和 C++） 当应用于大型市场时，Gale-Shapley 大学最优算法受到内存瓶颈的限制。 此实现旨在减少在许多大学对学生的偏好排名相同且许多学生对大学有相同偏好的情况下的内存需求。 典型用例 考虑一个拥有 5,000 个大学课程和 1,000,000 名学生的大学市场。 延迟接受算法至少需要两个输入：大学对学生的偏好矩阵（50 亿个 4 字节整数）和学生对大学的效用矩阵（相同数量的单精度浮点数）。 总的来说，这需要大约 37 GB 的内存。 这排除了大多数消费级笔记本电脑和台式机，增加了内存访问开销，甚至在高端工作站和一些多 CPU 服务器上也减慢了大学安置的并行模拟。 然而，在许多大学录取系统中，大学根据少数考试成绩录取学生。 例如，土耳其大学课程在 2002-2003 年曾根据四个分数筛选学生。 实际上，这意味着土耳其的所有大学都属于四种不同的偏好类型之一，并且同一类型的大学课程以相同的方式对经济中的所有学生进行排名。 因此，可以使用 1,000,000x4 矩阵而不是 1
function f.rar_Shapley值_shapley_shapley模型_合作对策_合作对策问题
07-14
在IT领域，尤其是在数据分析、机器学习以及博弈论中，Shapley值是一个极其重要的概念。Shapley值是由美国经济学家L.S. Shapley在20世纪50年代提出的一种分配公平性的理论，用于解决合作对策问题。在这个文档包中，...
shapley：具有基尼系数的Shaple值回归
02-17
使用具有基尼系数的Shapley值回归 这是用于使用基尼系数运行Shapley值回归的代码。 训练模型后，我们想了解每个预测变量如何对模型预测做出贡献。 解决此问题的一种方法是使用Shapley值回归（SVR）。 传统的SVR方法...
虚拟电厂优化调度与收益分配系统_基于动态规划和改进Shapley值法的时空维度协同优化结合风险偏好因子修正和纳什议价博弈模型采用ADMM分布式算法求解集成蒙特卡洛与拉丁超立方.zip
09-09
该系统的核心是基于动态规划和改进Shapley值法相结合的时空维度协同优化。动态规划作为一种数学优化方法，特别适用于处理具有复杂状态和决策过程的优化问题，它能够系统地考虑时间序列上各阶段的决策，并寻求最优解...
基于Shapley值法的成本分摊和收益分配小程序
10-15
利用Shapley值法，以工业园区综合能源系统（IES）的可调控资源作为边际贡献，进行成本分摊和收益分配的小程序。
matlab shapley函数,合作博弈shapley值讲解.ppt
weixin_33168937的博客
03-20 3724
Shapley值 ——利润分配的一个“公正”解 Shapley值的思想 目的 在一个大联盟N中，根据给定不同方式S对应的贡献函数v，得出最优利益分配(成本分摊)方案。 思想 参与者所应获得的效益x(i)等于该参与者对每一个它所参与的的联盟的边际贡献的期望值。 Shapley值是边际盈利向量的算数平均： Shapley值算法缺点 、 * 效...
SHAPLEY值方法介绍
06-06
SHAPLEY值方法介绍
求解shapley值
03-22
求解shapley值,基于Shapley值进行联盟成员的利益分配体现了各盟员对联盟总目标的贡献程度，避免了分配上的平均主义，比任何一种仅按资源投入价值、资源配置效率及将二者相结合的分配方式都更具合理性和公平性，也体现了各盟员相互博弈的过程。
原创 | 一文读懂机器学习中的shapley值方法
数据派THU
01-09 2167
作者：贾恩东 本文约2000字，建议阅读9分钟本文为你介绍更公平分配利益权重的一种算法——Shapley值方法。本篇文章是数据派一文读懂系列的新年第一篇原创，在这里祝贺大家新年学业有新成就，生活有新气象！这次带大家了解一种有趣的从数学角度计算合作博弈贡献从而更公平分配利益权重的算法——Shapley值方法。相信大家在日常生活中都接触过这样一个现象，那就是1+1不等于2。好了，不开玩笑，作者想说的...
Shapley_Value全解析与公式推导
文杰的博客
08-18 1万+
shapley值解析
SHAP解释模型
谢彦的技术博客
09-20 2万+
环境配置： 以下实验使用当前最新版本shap：0.39.0 $ pip install shap 注意xgboost也需要使用对应的较新版本，如： $ pip install xgboost==0.82 为使用交互界面，notebook环境下，加载用于可视化的JS代码 import shap shap.initjs() SHAP实验 SHAP的可解释性，基于对每一个训练数据的解析。比如：解析第一个实例每个特征对最终预测结果的贡献。 shap.plots.force(shap_
【MATLAB第69期】#源码分享 | 基于MATLAB的SHAP (SHapley Additive exPlanations)解释模型预测方法的多种实现方式合集
随风飘摇的土木狗的博客
08-22 8417
创建shapley对象时，如果未指定查询点，则软件不会计算 Shapley 值。使用对象函数fit计算指定查询点的 Shapley 值。predict使用对象函数fit计算指定查询点的 Shapley 值。创建shapley对象时，指定查询点，以便软件计算查询点的 Shapley 值。每个 Shapley 值都解释了由于相应的变量而导致的查询点分数与预测类平均分数的偏差。创建一个shapley对象来解释最后一次观察的预测。每个 Shapley 值都解释了由于相应变量而导致的查询点预测与平均值的偏差。
机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一）
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素质云笔记
04-07 18万+
最近在系统性的学习AUTOML一些细节，本篇单纯从实现与解读的角度入手， 因为最近SHAP版本与之前的调用方式有蛮多差异，就从新版本出发，进行解读。 不会过多解读SHAP值理论部分，相关理论可参考： 关于SHAP值加速可参考以下几位大佬的文章： 文章目录1 介绍2 可解释图2.1 单样本特征影响图 1 介绍 文章可解释性机器学习_Feature Importance、Permutation Importance、SHAP 来看一下SHAP模型，是比较全能的模型可解释性的方法，既可作用于之前的全局解释，.
打印机设置
sphinxrascal168的博客
02-28 7139
1、从控制面板 进入 插看设备和打印机 2、选中一个打印机，查看打印服务器属性，在安全选项卡中，把管理服务器权限的√去掉 3、则此时，端口和驱动程序下的添加、删除、配置等按钮变灰，无法安装打印机，重新把√选中则可以恢复 ...
shapley怎么算
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Shapley值的计算方法步骤如下： 1. **考虑所有可能的联盟**：Shapley Value考虑了合作中的所有可能联盟，联盟是指合作成员的不同组合方式，包括包含不同成员的子集[^2]。 2. **边际贡献的计算**：对于每个成员 $i$，计算成员 $i$ 在联盟中的边际贡献。边际贡献表示成员 $i$ 的加入对于联盟的整体贡献增量[^2]。 3. **加权求和**：使用权重因子对每个成员的边际贡献进行加权求和。权重因子考虑了联盟规模的不同可能性，以确保公平性和合理性[^2]。 4. **结果解释**：Shapley Value的计算结果表示每个成员在合作中的贡献度。较高的Shapley Value意味着成员对于整体合作的贡献较大[^2]。 以下是一个简单的Python代码示例来计算Shapley值： ```python import itertools def shapley_value(coalition_values, player): n = len(coalition_values) shapley = 0 all_players = set(range(n)) for s in range(n): for subset in itertools.combinations(all_players - {player}, s): subset = set(subset) coalition_with_player = subset.union({player}) marginal_contribution = coalition_values[sum(1 << i for i in coalition_with_player)] - coalition_values[sum(1 << i for i in subset)] shapley += (1 / (len(coalition_values) - 1)) * marginal_contribution return shapley # 示例联盟值 coalition_values = [0, 10, 20, 30] player = 0 shapley = shapley_value(coalition_values, player) print(f"Player {player} 的 Shapley 值: {shapley}") ```
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