学习笔记,仅供参考,有错必纠
参考自:An introduction to explainable AI with Shapley values;


文章目录

  • SHAP
    • 下载
    • SHAP理论介绍
      • Explaining a linear regression model
      • Examining the model coefficients
      • A more complete picture using partial dependence plots
      • Reading SHAP values from partial dependence plots

特征重要性工具SHAP相关推荐

  1. 特征重要性与shap值

    在模型的训练过程中,往往会需求更加优异的模型性能指标如准确率.召回等,但在实际生产中,随着模型上线使用产生衰减,又需要快速定位问题进行修复,因此了解模型如何运作.哪些特征起到了关键作用有着重要意义.同 ...

  2. 机器学习特征重要性分析

    方法 特征重要性是指特征对目标变量的影响程度,即特征在模型中的重要性程度.判断特征重要性的方法有很多,下面列举几种常用的方法: 1. 基于树模型的特征重要性:例如随机森林(Random Forest) ...

  3. 基于业务解释的特征重要性计算

    总第220篇/张俊红 如果有学过或者用过一些算法的同学,应该对特征重要性这个概念并不陌生.算法一般都是用来做预测的,而预测也不是凭空发生的,是基于一些已有的变量(x)进行预测的,那在众多的x中每个x对 ...

  4. 机器学习模型可解释性进行到底——特征重要性(四)

    文章目录 1 四种全局可解释的方法论 1.1 过滤法 1.1.1 方差过滤方差过滤 1.1.2 相关性过滤 1.2 嵌入法 1.2.1 SelectFromModel - 筛选特征 1.2.2 Per ...

  5. spark xgboost 特征重要性分析 gain、cover、freq

    特征重要性指标评估三种常用的方式:①gain 增益意味着相应的特征对通过对模型中的每个树采取每个特征的贡献而计算出的模型的相对贡献.与其他特征相比,此度量值的较高值意味着它对于生成预测更为重要.②co ...

  6. 特征重要性计算方法及神经网络的特征重要性

    这是我第63篇文章.这篇文章主要简单讲一些常用特征重要性计算方法及神经网络的特征重要性计算方法. 1 几种常用的特征重要性计算方法 1.1 树模型特征重要性 像xgboost.lightgbm等树模型 ...

  7. 数据挖掘#特征工程(二)特征重要性及可解释性总结

    在打比赛的时候一直贯穿的思考,大概就是判别各个特征的重要性. 在建立模型之前,特征重要性能够帮助训练模型,防止过拟合,提升模型的RUC效果. 建立模型之后,特征重要性能够增强模型(集成模型 非深度学习 ...

  8. 随机森林计算特征重要性_随机森林中计算特征重要性的3种方法

    随机森林计算特征重要性 The feature importance describes which features are relevant. It can help with a better ...

  9. 机器学习_特征重要性之Shapely Value

    很多时候我们输出的特征重要性gain值和cover值不一致,会导致些许困惑(到底那个特征最为重要,那个特征重要性要靠前).所以,我们考虑用shapely value 来衡量特征的重要性,它即考虑了特征 ...

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