为什么ExtraTreesClassifier算出来的explainer.expected_value有两个值,但是有的分类器算出来的explainer.expected_value只有一个值
时间: 2024-03-19 13:41:24 浏览: 36
ExtraTreesClassifier 是一种集成学习算法,其模型是由多个决策树组成的。因此,当使用 SHAP 进行模型的解释时,会计算每个特征对于每个决策树的贡献,最终将所有决策树的贡献进行平均得到最终的特征重要性和期望值。
而有些分类器如逻辑回归等是单一模型,每个特征对于该模型的贡献是固定的,因此只有一个期望值。
因此,当使用 SHAP 进行模型解释时,需要根据具体的模型类型来理解其期望值的含义和计算方法。
相关问题
为什么不同分类器算出来的explainer.expected_value不同
Explainer.expected_value是LIME算法中的一个重要参数,它代表对于所有实例进行预测的期望值。不同分类器算出来的expected_value不同可能有以下原因:
1. 不同的分类器可能使用不同的算法或模型结构,因此对于相同的输入数据,它们可能会得出不同的预测结果,从而导致expected_value的不同。
2. LIME算法在计算expected_value时,需要对原始数据进行采样和扰动,以获得足够的实例数据。不同的分类器可能对数据的采样和扰动方式不同,导致得到的实例数据集不同,从而影响expected_value的计算结果。
3. LIME算法中的参数设置也可能会影响expected_value的计算结果。例如,对于相同的数据集,如果设置不同的扰动强度或采样数量,可能会导致expected_value的不同计算结果。
总之,不同分类器算出来的expected_value不同,可能是由于算法、模型、数据处理方法、参数等多方面的原因导致的。
explainer.expected_value是什么
在SHAP(SHapley Additive exPlanations)中,`explainer.expected_value`是一个属性,它代表了模型在整个数据集上的预测期望值。换句话说,`explainer.expected_value`表示了模型对于任何一个输入实例,在特征值上进行平均后的预测输出值。
在使用SHAP进行模型解释时,我们需要计算每个特征值对于模型预测结果的影响大小(即Shapley value)。而Shapley value的计算需要用到每个特征值的取值,以及整个数据集的预测期望值。因此,`explainer.expected_value`是计算Shapley value的必要信息之一。
在使用SHAP进行模型解释时,我们通常会使用`explainer.expected_value`作为基准值(base value),来计算每个特征值的Shapley value。具体地,我们会将目标实例的特征值与`explainer.expected_value`进行比较,从而计算出每个特征值对于模型预测结果的影响大小。