机器学习可解释工具都有哪些,如果变量之间有相关性,用什么方法得到变量的边际效应最合适。已经建立了catboost模型,怎么画出想要变量的边际效应图,代码实现
时间: 2024-02-25 18:52:32 浏览: 28
常见的机器学习可解释工具包括:LIME,SHAP,ELI5,Anchor等。这些工具可以帮助我们理解机器学习模型的预测结果,解释模型对不同特征的重要性以及为什么模型会作出某种决策。
如果变量之间存在相关性,得到变量的边际效应最合适的方法是使用条件平均效应(CME)或条件边际效应(CDE)方法。CME方法通过将模型的输入变量固定在某一水平上,然后计算输出的期望值与这一水平的差异,来计算变量的边际效应。CDE方法则是通过在固定其他变量的情况下,改变单个变量来计算其边际效应。这些方法可以用于非线性模型和高维数据,并且可以提供对变量边际效应的清晰解释。
对于已经建立了catboost模型,可以使用catboost自带的plot_partial_dependence函数来画出想要变量的边际效应图。具体实现步骤如下:
1. 导入需要的库和数据集:
```python
import pandas as pd
from catboost import CatBoostRegressor, Pool, plot_partial_dependence
# 导入数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
```
2. 拟合CatBoost模型:
```python
# 定义特征和目标变量
features = ['feature1', 'feature2', 'feature3']
target = 'target'
# 拆分数据集为训练集和验证集
train_df, val_df = train_test_split(df, test_size=0.2)
# 定义CatBoost模型
model = CatBoostRegressor(iterations=500, learning_rate=0.1, depth=6)
# 拟合模型
model.fit(train_df[features], train_df[target], eval_set=(val_df[features], val_df[target]), verbose=False)
```
3. 画出变量的边际效应图:
```python
# 定义要画出边际效应图的特征
pd_features = ['feature1', 'feature2']
# 定义要画出的变量的取值范围
pd_dict = {'feature1': [0, 1, 2, 3], 'feature2': [0, 1, 2, 3]}
# 画出边际效应图
plot_partial_dependence(model, val_df[features], pd_features, pd_dict, plot=True)
```
这样就可以根据自己的需求画出想要的变量的边际效应图了。