🤩 shapviz

2024-07-12 12:54| 来源: 网络整理| 查看: 265

1写在前面

今天讲一下机器学习的经典方法，SHAP（Shapley Additive exPlanations）。🤒

SHAP使用来自博弈论及其相关扩展的经典Shapley value将最佳信用分配与局部解释联系起来，是一种基于游戏理论上最优的Shapley value来解释个体预测的方法。😂

从博弈论的角度，把data中的每一个特征变量当成一个玩家，用这个data去训练模型得到预测的结果，可以看成众多玩家合作完成一个项目的收益。🙃

Shapley value通过考虑各个玩家做出的贡献，来公平的分配合作的收益。🤓

SHAP值可以可靠地解释树模型。🌲

2用到的包代码语言：javascript复制rm(list = ls()) #devtools::install_github("ModelOriented/shapviz") library(shapviz) library(xgboost) library(tidyverse) library(patchwork) 3示例数据代码语言：javascript复制x

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