机器学习模型可解释性工具——SHAP

机器学习模型可解释性工具——SHAP

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/ChaneMo/article/details/145699359

在机器学习领域，模型的可解释性一直是一个重要议题。SHAP（Shapley Additive Explanations）作为一种基于博弈论的模型可解释性方法，能够帮助我们量化每个特征对模型预测的贡献，为模型预测提供直观、一致的解释。本文将详细介绍SHAP的基本概念、原理及其Python实现方法。

一、概念

SHAP（Shapley Additive Explanations）是一种基于博弈论的模型可解释性方法，旨在量化每个特征对模型预测的贡献。核心思想源自Shapley值（Shapley Value），由诺贝尔经济学奖得主Lloyd Shapley在合作博弈论中提出，用于公平分配多参与者合作产生的收益。SHAP可以为模型预测提供直观、一致的解释，说明每个特征如何影响最终输出（例如分类概率或回归值）。

二、原理

SHAP基于Shapley值，通过量化每个特征对模型预测的边际贡献，提供模型解释。所有特征的Shapley值之和等于模型预测值与基线值（通常是数据集的平均值）的差异。

1、Shapley值

在合作博弈中，多个参与者（特征）共同产生收益（模型预测值）。Shapley值通过以下公式公平分配每个参与者的贡献：

其中，F是特征集合，S是子集，f是模型预测函数。

三、Python实现

import shap
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据并训练模型
X, y = load_iris(return_X_y=True)
model = RandomForestClassifier().fit(X, y)

explainer = shap.TreeExplainer(model)  # 适用于树模型
shap_values = explainer.shap_values(X)

# 全局特征重要性
shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar")