SHAPによる特徴量の影響説明②

kusonemi


・shap_values[]

shap_values[0], shap_values[1]でクラス0と1それぞれの予測モデルに対する特徴量の寄与度を算出

・explainer.expected_value[]

予測の平均値

・force_plot

shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0][0,:], X_test.iloc[0,:],link="logit")

explainer.expected_value[0]：予測の平均値　base_valueは0.5777

その後特徴量の影響を足し引きし、予測結果は0.73となっている

0.73の確率でクラス0である

画像1

・shap.summary_plot(shap_values[1], X_test[0:10])

バイオリンプロットが書ける


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