KernelExplainer和Explainer的区别
时间: 2024-05-28 08:14:45 浏览: 14
KernelExplainer和Explainer都是解释机器学习模型的方法,但是它们之间存在一些区别。
KernelExplainer是LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)中的一种方法,用于解释单个实例的预测结果。它使用局部敏感核来近似复杂模型的局部行为,并计算每个特征对于模型输出的贡献程度。KernelExplainer可以用于任何模型,包括黑盒模型,但是它只能解释单个实例的预测结果。
Explainer是SHAP(SHapley Additive exPlanations)中的一种方法,用于解释整个模型的行为。它使用Shapley值来计算每个特征对于模型输出的平均贡献程度,并生成一个全局可解释性的模型。Explainer可以解释任何模型,包括黑盒模型和白盒模型,而且可以解释整个模型的行为,而不仅仅是单个实例的预测结果。
因此,KernelExplainer和Explainer之间的主要区别在于它们解释的对象不同。KernelExplainer解释单个实例的预测结果,而Explainer解释整个模型的行为。
相关问题
KernelExplainer与Explainer有什么区别,为什么后者得到的shap值的数量是样本数的两倍
KernelExplainer和Explainer都是SHAP(SHapley Additive exPlanations)算法的一部分,用于解释模型的结果。
KernelExplainer是一种基于核函数的算法,它使用蒙特卡罗方法来近似计算每个特征对预测结果的贡献度。它在每个样本点周围生成多个随机的"shadow"样本,然后计算每个特征对于每个shadow样本的贡献度,最终将所有shadow样本的贡献度取平均作为该特征的SHAP值。
而Explainer是一种更加通用的算法,它可以使用任何解释模型的方法来计算特征对结果的贡献度,例如线性回归、树模型、神经网络等。因此,Explainer比KernelExplainer更加灵活,可以应用于更多类型的模型。
关于SHAP值数量为样本数的两倍的问题,这是因为SHAP算法是基于Shapley值的,而Shapley值的计算需要考虑所有可能的特征组合,这导致了计算复杂度的指数级增长。为了减少计算量,SHAP算法采用了一种近似计算方法,即使用Monte Carlo方法来对Shapley值进行估计。在这种方法中,每个样本都需要生成多个shadow样本,所以SHAP值的数量通常会比样本数多一倍。
shap.kernelexplainer 与shap.explainer
的区别是什么?
Shap.kernelexplainer和Shap.explainer都是用于解释机器学习模型的工具,但它们的具体实现和使用方式有所不同。Shap.kernelexplainer是基于核方法的解释器,它通过对样本进行混合来创建核矩阵,从而估计各个特征对预测的影响。而Shap.explainer则是基于Shapley值的解释器,它通过不断将每个特征的贡献与其他特征的组合进行比较,从而计算出各个特征的重要性。
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