ML之shap:基于boston波士顿房价回归预测数据集利用shap值对XGBoost模型实现可解释性案例
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XGBR_importance_dict: [('DIS', 57), ('RM', 42), ('LSTAT', 39), ('PTRATIO', 29), ('NOX', 28), ('TAX', 28), ('CRIM', 23), ('B', 15), ('AGE', 13), ('RAD', 8), ('INDUS', 8), ('CHAS', 4), ('ZN', 1)]
# (1)、利用局部独立图计算shap值
# (2)、某列样本值(特征值)、及其对应shap值散点图可视化
# (3)、对所有样本中每个特征计算shap平均绝对值/最大绝对值条形图可视化
# (4)、对所有样本中每个特征计算shap平均绝对值蜂群图可视化
# (5)、对所有样本中每个特征计算shap平均绝对值热图可视化
# (6)、基于cluste算法处理相关性的特征并可视化
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