SHAP R语言
时间: 2023-07-10 15:18:37 浏览: 114
SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种用于解释机器学习模型的方法。在R语言中,可以使用`shapper`包来计算SHAP值。
首先,需要安装`shapper`包。可以使用以下命令:
```R
install.packages("shapper")
```
接下来,可以使用`shapper`包中的`shap`函数来计算SHAP值。需要提供以下参数:
- `model`:要解释的机器学习模型
- `x`:输入数据
- `background`:用于计算期望预测值的背景数据
- `nsamples`:采样次数
- `...`:其他参数,如`link`和`type`
以下是一个示例:
```R
library(shapper)
library(xgboost)
data(agaricus.train, package='xgboost')
bst <- xgboost(data = agaricus.train$data, label = agaricus.train$label, max_depth = 2, eta = 1, nthread = 2, nround = 2, objective = "binary:logistic")
shap_values <- shap(model = bst, x = agaricus.train$data, background = agaricus.train$data[1:100,], nsamples = 100)
```
在上面的示例中,我们使用了`xgboost`包中的一个分类模型来演示如何计算SHAP值。首先,我们加载数据并训练了一个模型。然后,我们使用`shap`函数来计算SHAP值,并将结果存储在变量`shap_values`中。