你能提供一个关于SHAP(SHapley Additive exPlanations)算法关于单一模型可解释性的具体实现代码示例并进行解释吗?
时间: 2024-12-02 17:18:52 浏览: 136
当然可以。以下是一个使用Python的shap库来解释一个简单线性回归模型的示例:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import shap
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 初始化SHAP解释器
explainer = shap.LinearExplainer(model, X[:100]) # 使用部分数据进行初始化
# 对单个样本进行预测和解释
sample_index = 50
prediction = model.predict(X[sample_index:sample_index+1])
shap_values = explainer.shap_values(X[sample_index:sample_index+1])
# 打印解释结果
print(f"Predicted value for sample {sample_index}: {prediction[0]}")
shap.summary_plot(shap_values, X[sample_index:sample_index+1], plot_type="bar")
```
在这个例子中,`shap_values`就是SHAP值数组,它给出了每个特征对预测值的贡献。`summary_plot`函数则将这些贡献可视化,横坐标是特征,纵坐标是SHAP值的绝对值,颜色深浅代表了特征的重要性。正色表示增加特征值会使预测值增大(正影响),反之亦然。
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