SHAP：Python的可解释机器学习库_python shap 文档

作者：繁依Fanyi0 | 2024-05-15 02:51:57

踩

python shap 文档

SHAP：Python的可解释机器学习库

一、概念
二、步骤
三、代码-以波士顿房价为例

一、概念

SHAP（Shapley Additive Explanations）模型是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值概念，通过计算特征对预测结果的贡献来评估每个特征的重要性。
SHAP模型的核心思想是将每个特征的值与一个“参考值”进行比较，并通过不断添加特征来计算其对预测结果的贡献。这样可以得出每个特征对结果的影响程度，进而解释模型的预测结果。传统的feature importance只告诉哪个特征重要，但并不清楚该特征是怎样影响预测结果的。SHAP value最大的优势是SHAP能对于反映出每一个样本中的特征的影响力，而且还表现出影

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/繁依Fanyi0/article/detail/571208