Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

🔹 Фишка Shapiq: Shapley Interactions для машинного обучения

Shapiq — новая библиотека, которая расширяет возможности популярной библиотеки SHAP, добавляя возможность количественного анализа взаимодействий признаков, данных или слабых моделей в ансамблях. Это позволяет глубже понять, как модель принимает решения.

Удобный способ визуализации взаимодействий признаков (до второго порядка) — графовые диаграммы. На таком графике:

🔹 Узлы представляют значимость отдельных признаков.
🔹 Ребра показывают силу их взаимодействий.
🔹 Размер узлов и рёбер пропорционален абсолютным значениям атрибуций и взаимодействий.

Пример кода:

shapiq.network_plot(first_order_values=interaction_values.get_n_order_values(1),second_order_values=interaction_values.get_n_order_values(2))

# или
interaction_values.plot_network()

🔗 Репозиторий: https://clc.to/JSHqLA

Библиотека дата-сайентиста #буст

❤1👍1🔥1

www.tgoop.com/dsproglib/6197

2.15K viewsMar 7 at 07:04

🔹 Фишка Shapiq: Shapley Interactions для машинного обучения

Shapiq — новая библиотека, которая расширяет возможности популярной библиотеки SHAP, добавляя возможность количественного анализа взаимодействий признаков, данных или слабых моделей в ансамблях. Это позволяет глубже понять, как модель принимает решения.

Удобный способ визуализации взаимодействий признаков (до второго порядка) — графовые диаграммы. На таком графике:

🔹 Узлы представляют значимость отдельных признаков.
🔹 Ребра показывают силу их взаимодействий.
🔹 Размер узлов и рёбер пропорционален абсолютным значениям атрибуций и взаимодействий.

Пример кода:

shapiq.network_plot(first_order_values=interaction_values.get_n_order_values(1),second_order_values=interaction_values.get_n_order_values(2))

# или
interaction_values.plot_network()

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение