python解釋模型庫Shap怎么實現機器學習模型輸出可視化

本篇內容主要講解“python解釋模型庫Shap怎么實現機器學習模型輸出可視化”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“python解釋模型庫Shap怎么實現機器學習模型輸出可視化”吧!

安裝所需的庫

使用pip安裝Shap開始。下面給出的命令可以做到這一點。

pip install shap

導入所需庫

在這一步中，我們將導入加載數據、創建模型和創建該模型的可視化所需的庫。

df = pd.read_csv('/content/Diabetes.csv')
features = ['Pregnancies', 'Glucose','BloodPressure','SkinThickness','Insulin','BMI','DiabetesPedigreeFunction','Age']
Y = df['Outcome']
X =  df[features]
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 1234)
xgb_model = xgb.XGBRegressor(random_state=42)
xgb_model.fit(X_train, Y_train)

創建模型

在這一步中，我們將創建機器學習模型。在本文中，我將創建一個XGBoost模型，但是你可以選擇任何模型。我們將用于此模型的數據集是著名的糖尿病數據集，可從Kaggle下載。

df = pd.read_csv('/content/Diabetes.csv')
features = ['Pregnancies', 'Glucose','BloodPressure','SkinThickness','Insulin','BMI','DiabetesPedigreeFunction','Age']
Y = df['Outcome']
X =  df[features]
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 1234)
xgb_model = xgb.XGBRegressor(random_state=42)
xgb_model.fit(X_train, Y_train)

創建可視化

現在我們將為shap創建解釋程序，找出模型的shape值，并使用它們創建可視化效果。

explainer = shap.Explainer(xgb_model)
shap_values = explainer(X_test)

1、Bar Plot

shap.plots.bar(shap_values, max_display=10)

2、隊列圖

shap.plots.bar(shap_values.cohorts(2).abs.mean(0))

3、熱圖

shap.plots.heatmap(shap_values[1:100])

4、瀑布圖

shap.plots.waterfall(shap_values[0]) # For the first observation

5、力圖

shap.initjs()
explainer = shap.TreeExplainer(xgb_model)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
def p(j):
    return(shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[j,:], X_test.iloc[j,:]))
p(0)

6、決策圖

shap_values = explainer.shap_values(X_test)[1]
print("The expected value is ", expected_value)
print("The final prediction is ", xgb_model.predict(X_test)[1])
shap.decision_plot(expected_value, shap_values, X_test)

到此，相信大家對“python解釋模型庫Shap怎么實現機器學習模型輸出可視化”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！