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

💎 Фишка инструмента: SHAP — интерпретируемость ML-моделей

SHAP (SHapley Additive exPlanations) — это мощный инструмент для объяснения предсказаний моделей машинного обучения. Он основан на значениях Шепли из теории игр и позволяет разобрать вклад каждого признака в итоговый результат модели.

📍 Что делает SHAP:
➖ Объясняет любой ML-модели, от XGBoost и LightGBM до нейросетей и трансформеров
➖ Выявляет ключевые признаки, влияющие на предсказания
➖ Создаёт наглядные визуализации, такие как водопадные графики, force plots, scatter plots и beeswarm-графики
➖ Работает с деревьями решений, нейросетями и линейными моделями

📍 Ключевые приёмы:
➖ Waterfall plot — детальный разбор влияния признаков
➖ Beeswarm plot — топ-важных признаков по всей выборке
➖ Dependence plot — анализ взаимодействий признаков

📍 Пример использования

1⃣ Установка:

pip install shap

2⃣ Простая демонстрация для XGBoost:

import xgboost
import shap

# Обучаем модель
X, y = shap.datasets.california()
model = xgboost.XGBRegressor().fit(X, y)

# Создаём объяснитель SHAP
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X)

# Визуализируем вклад признаков в предсказание
shap.plots.waterfall(shap_values[0])
shap.plots.beeswarm(shap_values)

🔗 Подробнее в репозитории: SHAP на GitHub

Библиотека дата-сайентиста #буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍8🔥2❤1

www.tgoop.com/dsproglib/6303

2.08K viewsApr 4 at 06:52

💎 Фишка инструмента: SHAP — интерпретируемость ML-моделей

SHAP (SHapley Additive exPlanations) — это мощный инструмент для объяснения предсказаний моделей машинного обучения. Он основан на значениях Шепли из теории игр и позволяет разобрать вклад каждого признака в итоговый результат модели.

📍 Что делает SHAP:
➖ Объясняет любой ML-модели, от XGBoost и LightGBM до нейросетей и трансформеров
➖ Выявляет ключевые признаки, влияющие на предсказания
➖ Создаёт наглядные визуализации, такие как водопадные графики, force plots, scatter plots и beeswarm-графики
➖ Работает с деревьями решений, нейросетями и линейными моделями

📍 Ключевые приёмы:
➖ Waterfall plot — детальный разбор влияния признаков
➖ Beeswarm plot — топ-важных признаков по всей выборке
➖ Dependence plot — анализ взаимодействий признаков

📍 Пример использования

1⃣ Установка:

pip install shap

import xgboost
import shap

# Обучаем модель
X, y = shap.datasets.california()
model = xgboost.XGBRegressor().fit(X, y)

# Создаём объяснитель SHAP
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X)

# Визуализируем вклад признаков в предсказание
shap.plots.waterfall(shap_values[0])
shap.plots.beeswarm(shap_values)