XGB模型可解释性SHAP包实战_xgb shap

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前言

Xgboost相对于逻辑回归模型在进行预测时往往有更好的精度，但是同时也失去了线性模型的可解释性。

Feature importance可以直观地反映出特征的重要性，看出哪些特征对最终的模型影响较大。但是无法判断特征与最终预测结果的关系是如何的。

Lundberg和Lee的论文提出了SHAP值这一广泛适用的方法用来解释各种模型（分类以及回归），如boosting和神经网络模型。

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下面我们通过实战讲解SHAP。请在SofaSofa数据竞赛页面进行数据下载，下载解压这个文件。

1.XGB建模

1.1 数据处理：

import shap
from xgboost import XGBRegressor as XGBR
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn')

# 读取数据------
data = pd.read_csv(r'D:\Download\data\train.csv',parse_dates=[3])
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# 分类变量编码处理------
pd.set_option('display.max_rows',500) #调整最大显示行
print(data.dtypes) # 找出分类特征，稍后进行OneHotEncoder

col = ['club', 'league',  'height_cm', 'weight_kg',
       'nationality'
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