使用shap.KernelExplainer(model.predict,X_train)与shap.KernelExplainer(model.predict_proba,X_train)的区别
时间: 2024-05-19 12:12:00 浏览: 12
`shap.KernelExplainer(model.predict, X_train)`和`shap.KernelExplainer(model.predict_proba, X_train)`的区别在于它们解释的目标不同。
`shap.KernelExplainer(model.predict, X_train)`用于解释回归模型,其中`model.predict`是回归模型的预测函数,`X_train`是用于训练模型的数据集。该方法使用了 SHAP(SHapley Additive exPlanations)算法,它计算了每个特征对于每个预测值的贡献。这些贡献值可以用来解释模型的预测结果,即每个特征对于模型预测值的影响。
`shap.KernelExplainer(model.predict_proba, X_train)`用于解释分类模型,其中`model.predict_proba`是分类模型的预测函数,`X_train`是用于训练模型的数据集。该方法也使用了 SHAP 算法,但是它计算了每个特征对于每个分类标签的贡献。这些贡献值可以用来解释模型的分类结果,即每个特征对于模型分类结果的影响。
因此,选择使用哪个方法取决于你想要解释的模型类型以及你想要解释的结果类型。如果你需要解释的是回归模型的预测结果,则应该使用`shap.KernelExplainer(model.predict, X_train)`;如果你需要解释的是分类模型的分类结果,则应该使用`shap.KernelExplainer(model.predict_proba, X_train)`。
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model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')model.fit(newxtrain, ytrain) X_test=newxtest.sample(n=200,replace=False) y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test)##预测他们属于每个类别的概率 explainer = shap.KernelExplainer(model.predict_proba, newxtrain)和explainer=shap.KernelExplainer(knn.predict,newxtrain) X_test=newxtest.sample(n=20,replace=False) knn.predict(X_test) knn.predict_proba(X_test)[:,1] '''是KNN分类器预测测试集中每个样本属于类别1的概率。 predict_proba()函数返回一个数组,其中包含每个测试样本属于每个类别的概率。 [:,1]表示选择第二列,即类别1的概率。''' shap_values = explainer.shap_values(X_test) shap.summary_plot(shap_values,X_test)的区别是什么
这段代码中包含了两部分内容:
第一部分使用了逻辑回归模型对数据进行训练和预测,并使用了SHAP(Shapley Additive Explanations)算法来解释模型的预测结果。
第二部分使用了KNN(K-最近邻)分类器对数据进行训练和预测,并使用了SHAP算法来解释模型的预测结果。
两部分代码的主要区别在于所使用的模型不同。第一部分使用了逻辑回归模型,而第二部分使用了KNN分类器。此外,第二部分代码还包含了一个额外的步骤,即使用predict_proba()函数计算每个测试样本属于类别1的概率,并仅选择第二列作为类别1的概率。这个步骤在第一部分代码中并没有出现。
在使用SHAP算法解释模型预测结果时,两部分代码都使用了shap.KernelExplainer()函数来计算SHAP值,并使用了shap.summary_plot()函数来可视化SHAP值的摘要信息。因此,在解释模型预测结果方面,两部分代码是相似的。
import shap##评价个体在团体中的贡献 全局解释性 explainer=shap.KernelExplainer(knn.predict,newxtrain) X_test=newxtest.sample(n=20,replace=False) knn.predict(X_test) knn.predict_proba(X_test)[:,1] shap_values =explainer.shap_values(X_test) shap.summary_plot(shap_values,X_test)
这段代码使用了SHAP库,对KNN模型进行了全局解释性分析,包括了以下几个步骤:
1. 构建模型解释器:使用KernelExplainer方法构建了一个KNN模型的解释器,其中第一个参数是KNN模型的预测函数,第二个参数是经过特征重要性排名后的训练集特征矩阵newxtrain,用于计算模型的全局特征重要性。
2. 选择测试集样本:从经过特征重要性排名后的测试集特征矩阵newxtest中随机选择了20个样本,保存在变量X_test中。
3. 预测结果:使用KNN模型对测试集样本进行了预测,并输出了预测的类别和概率。
4. 计算SHAP值:使用解释器的shap_values方法计算了选定测试集样本的SHAP值,其中第一个参数是测试集样本,第二个参数是输出的SHAP值。
5. 绘制特征重要性图:使用SHAP库中的summary_plot方法绘制了选定测试集样本的特征重要性图,其中SHAP值用颜色编码展示,颜色越深表示该特征对结果的贡献越大。
代码中的具体用法如下:
```
# 构建模型解释器
explainer = shap.KernelExplainer(knn.predict, newxtrain)
# 选择测试集样本
X_test = newxtest.sample(n=20, replace=False)
# 预测结果
print('Predictions:', knn.predict(X_test))
print('Predicted probabilities:', knn.predict_proba(X_test)[:, 1])
# 计算SHAP值
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
# 绘制特征重要性图
shap.summary_plot(shap_values, X_test)
```
其中,newxtest是经过特征选择后的测试集特征矩阵,knn是训练好的KNN模型。在上述代码中,首先使用KernelExplainer方法构建了一个KNN模型的解释器explainer;然后从经过特征选择后的测试集特征矩阵中随机选择了20个样本,保存在变量X_test中;接着使用KNN模型对X_test进行了预测,并输出了预测的类别和概率;然后使用解释器的shap_values方法计算了X_test的SHAP值;最后使用summary_plot方法绘制了X_test的特征重要性图。