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模型解释器——SHAP算法介绍
SHAP算法将每个特征值的贡献视为一种“公平”的分配，确保了每个特征值对模型输出的贡献是其应得的份额。 2 基本原理 SHAP算法的核心思想是将模型的输出分解为各个特征的贡献和。 计算SHAP值 对于每个特征，我们将所有的边际贡献乘以相应的权重，并求和，得到该特征的SHAP值。 (model, X_train) # 计算测试数据的SHAP值 shap_values = explainer(X_test) # 可视化第一个预测的解释 shap.initjs() shap.force_plot 模型无关性：SHAP算法可以用于解释任何机器学习模型，包括深度学习模型。 易于理解：SHAP值提供了一种直观的方式来理解特征对预测结果的影响。 缺点： 计算成本：对于大型数据集和复杂模型，计算SHAP值可能会非常耗时。 依赖于训练数据：SHAP值是基于训练数据计算的，如果训练数据存在偏差，那么解释结果也可能不准确。
4.2K10编辑于 2024-04-10 - 来自专栏DevOps
AIGC：OpenAI开源Shap-E简介
今天我们要谈论的是OpenAI最新发布的开源项目Shap-E。这个项目可以通过文本生成3D模型，而且已经在Github上突破了2000颗星。 Shap-E采用了3D模型领域创新的隐式神经表示（INR），支持神经辐射场 (NeRF)和纹理网格（DMTet）两种方法。 也就是说，Shap-E模型可以直接生成隐式函数，更好的捕捉细粒度的形状和纹理，突破了传统的局限性，从而更准确、快速地生成3D模型。 此外，Shap-E还支持多种输入格式，包括文本、图像和点云数据。 Shap-E的发布对于3D模型生成领域来说是一个重要的里程碑。 最后，让我们期待更多像Shap-E这样的创新项目的出现，为3D模型生成领域带来更多的惊喜和突破
33910编辑于 2024-03-29 - 来自专栏Python数据科学
如何在交叉验证中使用SHAP？
使用SHAP库在Python中实现SHAP值很容易，许多在线教程已经解释了如何实现。然而，我发现所有整合SHAP值到Python代码的指南都存在两个主要缺陷。 因此，我们从SHAP值的基本实现开始。 我假设您熟悉SHAP的一般用途和其实现代码的外观，因此我不会花太长时间进行说明。 现在，我们针对每个样本都有SHAP值，而不仅仅是数据的一个测试分割样本，我们可以使用SHAP库轻松绘制这些值。 首先，我们现在需要考虑的不仅仅是每个折叠的SHAP值，还需要考虑每个重复和每个折叠的SHAP值，然后将它们合并到一个图表中进行绘制。 我们也不需要重新排序索引，因为我们从字典中取出SHAP值，它与X的顺序相同。 上图是重复交叉验证多次后的平均SHAP值。
1.5K10编辑于 2024-04-17 - 来自专栏R语言及实用科研软件
🤩 shapviz | 如何利用SHAP解释Xgboost模型！?~
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。 SHAP值可以可靠地解释树模型。 展示的是一个特征的值与该特征的SHAP值。 依赖图的一个重要假设是第一个特征与第二个特征不相关。⭐️ 有时候特征间存在交互效应，这个时候可以通过加入第二个特征来显示，这里是点的颜色。 interaction value是SHAP值更高阶的一种玩法，完美展示交互效应。
5.4K22编辑于 2024-02-01 - 来自专栏毛利学Python
SHAP 机器学习模型解释可视化工具
SHAP 是机器学习模型解释可视化工具。在此示例中，使用 SHAP 计算使用 Python 和 scikit-learn 的神经网络的特征影响 。 首先安装shap库。 !pip install shap 然后，让导入库。 这种方法与另一种称为 LIME 的著名方法有关，该方法已被证明是原始 SHAP 方法的一个特例。结果是对 SHAP 值的统计估计。 所以，首先让定义解释器对象。 shap_values = explainer.shap_values(X_test,nsamples=100) 出现一个漂亮的进度条并显示计算的进度，这可能很慢。 更深入地了解特定记录，可以绘制的一个非常有用的图称为force_plot shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values
3.5K20编辑于 2022-09-22 - 来自专栏阿黎逸阳的代码
风控建模中SHAP值原理与Python实现
在风控建模中，SHAP库可以帮助理解哪些特征对贷款违约等风险预测的影响最大。 例如，通过SHAP值可以对比收入、信用评分、负债比率等特征对贷款违约预测的影响程度。 SHAP值计算：使用SHAP库计算每个特征对预测结果的贡献。这可以通过shap.Explainer类实现，该类接受一个已经训练好的模型并计算每个特征的SHAP值。 值然后应用shap库生成shap值，代码如下： # 使用SHAP解释模型预测 explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values 4 可视化shap值接着可视化shap值，代码如下： # 可视化SHAP值 shap.summary_plot(shap_values[0], X, plot_type="bar") 得到结果： 如果对比shap值和模型特征重要性的结果是类似的，可以用特征重要性来代替计算shap值。
1.9K20编辑于 2023-10-25 - 来自专栏DeepHub IMBA
将SHAP用于特征选择和超参数调优
额外的提升包括提供使用 SHAP 重要性进行特征选择的可能性。 在这篇文章中，我们展示了在执行监督预测任务时采用 shap-hypetune 的实用程序。 最后，我们做同样的事情，但使用 SHAP 选择特征。为了让事情更有趣，我们使用了一个不平衡的二元目标和一些具有高基数的分类特征。 参数调整+SHAP特征选择 最后，我们重新使用了相同的过程，但使用SHAP的RFE。当与基于树的模型结合使用时，SHAP非常有效。 我们还看到了如何在传统特征重要性方法缺乏性能的情况下使用SHAP功能改进选择过程。 /Shap_FeatureSelection.ipynb
3.2K31发布于 2021-07-01 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
在Python中使用交叉验证进行SHAP解释
因此，我们从SHAP值的基本实现开始。我会假设你熟悉SHAP的一般用法以及其实现代码的外观，因此我不会花太多时间进行解释。 to explain predictions explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X_test ) shap.summary_plot(shap_values, features = X.columns) 将交叉验证与SHAP值结合 通常，我们习惯于使用sklearn的cross_val_score SHAP值，而不仅仅是数据的一个测试拆分中的样本，并且我们可以使用SHAP库轻松绘制这些值。 首先，我们现在需要考虑的不仅是每个折叠的SHAP值，还有每个重复的每个折叠的SHAP值，然后将它们合并到一个图中绘制。
1.4K10编辑于 2024-03-22 - 来自专栏机器学习原理
机器学习可解释性01--shap
摘要 本文介绍shap原理，并给出一个简单的示例揭示shap值得计算过程； 然后介绍如何将shap值转化为我们更容易理解的概率。 shap的论文 github链接 参考blog shap的理论是什么 博弈论和机器学习 SHAP值基于Shapley值，Shapley值是博弈论中的一个概念。 值如下 将该样本输入模型得到不同的结果如下： 先计算年龄的贡献度 通过GAG计算权值 最后得到年龄的shap值 分别计算各个特征的shap值如下： SHAP_Age(x₀) = -11.33k $ SHAP_Gender(x₀) = -2.33k $ SHAP_Job(x₀) = +46.66k $ 给出计算shap值得公式如下： 通常情况下对于单个样本得到的shap值可以表示如下： 假设已知除年龄外的所有变量，其SHAP和为0。现在假设年龄的SHAP值是2。 我们只要知道f()函数就可以量化年龄对预测的生存概率的影响：它就是f(2)-f(0)。
3.3K12编辑于 2022-04-02 - 来自专栏机器学习/数据可视化
机器学习可解释性神器shap入门
(model) # 基于模型创建可解释器 shap_values = explainer(X) # 基于解释器对特征矩阵X进行解释，算出shap值每个特征的shap值构成的矩阵：In 6:shap_valuesOut6 8:shap.plots.waterfall(shap_values[0])In 9:shap.plots.waterfall(shap_values[100])红色表示特征对预测的贡献值大，蓝色表示贡献值小单个样本可视化 （力图）In 10:shap.initjs() # 需要这段代码shap.plots.force(shap_values[0])多个样本可视化（力图）In 11:shap.initjs() # 需要这段代码 shap.plots.force(shap_values[:300])单个特征可视化（全部样本）查看单个特征在全部样本数据上的表现：In 12:shap.plots.scatter(shap_values (model, background)shap_values = exp.shap_values(test_data[1:5])shap.image_plot(shap_values, -test_data
21.4K54编辑于 2023-11-09 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用CatBoost和SHAP进行多分类完整代码示例
SHAP 为了利用SHAP，我们需要创建一个二元模型，这样它们就可以给出一个明确的方向。 = explainer(X_test2) #Plot shap beesworm shap.plots.beeswarm(shap_values) 这是beeswarm分布图。 )) #SHAP scatter plots shap.plots.scatter(shap_values[:,"sit and bend forward_cm"],ax=ax[0],show= False) shap.plots.scatter(shap_values[:,"sit-ups counts"],ax=ax[1]) shap.plots.scatter(shap_values [:,"weight_kg"],ax=ax[0],show=False) shap.plots.scatter(shap_values[:,"gender"],ax=ax[1]) SHAP值的散点图在
1.4K21编辑于 2023-08-30 - 来自专栏毛利学Python
手把手教你使用SHAP（机器学习模型解释工具）
SHAP简介 SHAP(SHapley Additive exPlanation)是解决模型可解释性的一种方法。 ， 假设第i个样本为 ，第i个样本的第j个特征为 ，模型对该样本的预测值为yi，整个模型的基线（通常是所有样本的目标变量的均值）为 ，那么SHAP value服从以下等式： 其中 为 SHAP 每个特征的SHAP值表示以该特征为条件时预期模型预测的变化。对于每个功能，SHAP值说明了贡献，以说明实例的平均模型预测与实际预测之间的差异。 (x_test) #x_test为特征参数数组 shap_value为解释器计算的shap值 绘制单变量影响图 shap.dependence_plot("参数名称", 计算的SHAP数组, 特征数组 不同特征参数共同作用的效果图 shap.initjs() # 初始化JS shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, x_test,show
26.7K53编辑于 2022-08-18 机器学习可解释性探索：SHAP值的原理与应用
为解决这个问题，Lundberg和Lee在2017年提出了几种高效近似算法： Kernel SHAP：基于局部加性解释的核方法，将SHAP值估计转化为加权线性回归问题 Tree SHAP：专为树模型设计的高效算法 和SHAP思想 这些创新使SHAP值计算从理论走向实践，使其能够应用于包含数百个特征的真实世界模型。 ）：对预测结果贡献相同的特征应获得相同的SHAP值 虚拟性（Dummy）：对预测结果无影响的特征SHAP值为零 可加性（Additivity）：多个模型组合的SHAP值等于各模型SHAP值之和 这一理论突破解释了为什么 SHAP方法能够统一LIME、DeepLIFT等先前看似不同的解释方法——它们实际上都是在以不同方式近似SHAP值。 这种从局部到全局的扩展性，使得SHAP成为当前最全面的模型解释框架之一。 SHAP值的计算与应用 在机器学习模型的解释性研究中，SHAP值的计算过程体现了博弈论与机器学习的精妙结合。
1.8K10编辑于 2025-08-27- 来自专栏数据派THU
Boruta 和 SHAP ：不同特征选择技术之间的比较以及如何选择
别担心，我们使用的不是黑暗魔法，而是SHAP（SHApley Additive exPlanations）的力量。 为了在特征选择过程中更好地利用 SHAP 的功能，我们发布了 shap-hypetune：一个用于同时调整超参数和特征选择的 Python 包。 SHAP + BORUTA 似乎也能更好地减少选择过程中的差异。 总结 在这篇文章中，我们介绍了 RFE 和 Boruta（来自 shap-hypetune）作为两种有价值的特征选择包装方法。 此外，我们使用 SHAP 替换了特征重要性计算。SHAP 有助于减轻选择高频或高基数变量的影响。综上所述，当我们对数据有完整的理解时，可以单独使用RFE。 Boruta 和 SHAP 可以消除对正确验证的选择过程的任何疑虑。
4.2K20编辑于 2023-03-29 - 来自专栏素质云笔记
因果推断杂记——因果推断与线性回归、SHAP值理论的关系（十九）
（ITE）的前世今生 和 机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一） 引发的思考。 ITE代表的是无偏个体效应 再来看一下SHAP值中，可以“量化”不同特征，对个体的影响值，那么这个值，可以认为是RM的ITE吗？ 虽然，SHAP值肯定是有偏的，但是也想沿着这个问题来看，SHAP值理论中的SHAP代表的怎么样的 “ITE”？在有偏的结论下，该如何解读？ ： 值有偏，正负方向无偏： SHAP值量化出来的sITE 是有偏的，具体的值不具有参考意义； 但方向（正负号）代表整体趋势，还是可以借用的。 所以，不知道看到这里的看客， 有木有人，想用SHAP值来直接做“个性化推荐”的？
3.6K22编辑于 2021-12-15 - 来自专栏HsuHeinrich
基于集成学习的用户流失预测并利用shap进行特征解释
这里的shap相关知识 可以参考黑盒模型事后归因解析：SHAP方法[1]、SHAP知识点全汇总[2] 学无止境，且学且珍惜～ # pip install shap import shap # 初始化 = shap.kmeans(X_test, 150) explainer = shap.KernelExplainer(model_vot.predict_proba, X_test) shap_values Consider using shap.sample(data, K) or shap.kmeans(data, K) to summarize the background as K samples. 0.5744665040950446 0.5744665040950446 经验证，shap_values计算逻辑正确 特征重要性 # 特征重要程度 shap.summary_plot(shap_values 好在可以借助shap进行常见的特征重要性解释等。
1.1K21编辑于 2023-03-29 - 来自专栏素质云笔记
机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一）
不会过多解读SHAP值理论部分，相关理论可参考： 能解释树模型的Shap值究竟是个啥？ -c conda-forge shap 2 可解释图 那就从拆解当下slundberg/shap的案例入手，开始解读SHAP值的各类神图： 注意画图前需要加： shap.initjs() 2.1 微观单样本特征影响图一 explanation with a force plot shap.plots.force(shap_values[0]) shap值类似回归系数：有正负之分，大小之分 如果解读这个图: shap_values0 (x)值:22.53,该样本shap值加总之后为f(x) -> 24.02 计算方式:第0个样本特征原值 第0个样本特征shap值 = shap_values[0].data * shap_values (基础值,shap值,特征重要性) shap.plots.force(explainer.expected_value,shap_values.values[:100],shap_values.data
21.8K16编辑于 2021-12-07 - 来自专栏数据STUDIO
用 SHAP 可视化解释机器学习模型实用指南(下)
上篇用 SHAP 可视化解释机器学习模型实用指南(上)已经介绍了特征重要性和特征效果可视化，而本篇将继续介绍shap用于模型预测的可解释性。 import shap X,y = shap.datasets.adult() X_display, y_display = shap.datasets.adult(display=True) 创建 Explainer并计算SHAP值 在SHAP中进行模型解释需要先创建一个explainer，SHAP支持很多类型的explainer(例如deep, gradient, kernel, linear, shap_interaction_values = explainer.shap_interaction_values(X) shap.summary_plot(shap_interaction_values shap.plots.heatmap(shap_values2, instance_order=shap_values.sum(1)) Waterfall plot
15.5K31发布于 2021-10-14 - 来自专栏DeepHub IMBA
SHAP值：用博弈论的概念解释一个模型
library import shap # Use the TreeExplainer to get shap values then plot them tree_explain = shap.TreeExplainer (reg) shap_vals = tree_explain.shap_values(row_data) shap.initjs() shap.force_plot(tree_explain.expected_value , shap_vals, row_data) ? values using the TreeExplainer tree_explain = shap.TreeExplainer(reg) shap_vals = tree_explain.shap_values 通过查看确定房屋价格的模型，我们逐步完成了SHAP值的示例计算。我们还查看了Python中的shap库，以便能够快速计算和可视化SHAP值。
3.3K21发布于 2021-03-10 - 来自专栏数据 学术 商业 新闻
SHAP | 机器学习最佳助手，可视化功能更是一绝！！
decision plot shap.decision_plot(expected_value, shap_values, features_display) shap.force_plot( , matplotlib=True, ) heatmap plot shap.plots.heatmap(shap_values) scatter plot shap.plots.scatter (shap_values[:, "Age"], color=shap_values) violin summary plot shap.plots.violin(shap_values) waterfall plot shap.plots.waterfall(shap_values[0]) 这里我们只是简单的介绍其可视化绘制功能，当然，SHAP工具的其他功能，对学习机器学习的朋友还是非常友好的，喜欢的同学可参考 ：SHAP包官网[1] 参考资料 [1] SHAP包官网: https://shap.readthedocs.io/en/latest/index.html。
1.7K10编辑于 2024-02-28
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