经典的全局特征重要性度量 首先一个显而易见的选择是使用XGBoost中Python接口提供的plot_importance()方法。...XGBoost返回的特征重要性，我们发现年龄在所有特征中占统治地位，成为收入最重要的预测指标。...例如，如果重要性由R^2值来衡量，则每个特征的归因值加起来应该等于整个模型的R^2。...基于个性化Tree SHAP平均幅度的一种全局归因方法。 4. Gain，上述XGBoost使用的相同方法，等同于scikit-learn树模型中使用的Gini重要性度量。 5....我们在这里使用的SHAP值是把与Shapley值相关的几种个性化模型解释方法统一而来的。
[宏观]特征重要性SHAP值 3 优质解读案例 3.1 酒店排名模型中的商业价值度量 4 一致的个性化特征归因方法 5 详解base_values 和 单样本shap值的计算过程 6 其他细节的延申...2.6 [宏观]特征重要性SHAP值 每个特征的shap值排序，与上述的一致 shap.plots.bar(shap_values) 3 优质解读案例 3.1 酒店排名模型中的商业价值度量 截取文章：...，只有SHAP值能够保证反映特征的重要性，而Saabas值可能会给出错误的结果，比如模型B中认为更大的原因是发烧，而不是咳嗽，这是不一致的表现。...全局特征归因方法：mean（|Tree SHAP |）、增益、分裂数和特征置换，只有mean（|Tree SHAP |）和置换认为模型B咳嗽比发烧更重要，这意味着在一致性上增益和分裂数不是全局特性重要性的可靠度量...所以在我们考虑的方法中，只有SHAP值和置换的方法是具有一致性的，而其中又只有SHAP值是个性化的，所以SHAP值是唯一一致的个性化特征归因方法。
导言 XGBoost是一种高效的机器学习算法，广泛应用于数据科学和机器学习任务中。本教程将介绍XGBoost的中级用法，重点关注参数调优和模型解释。...XGBoost提供了一些方法来解释模型，包括特征重要性和SHAP值。 特征重要性（Feature Importance）：可以通过查看模型中各个特征的重要性来了解模型的工作原理。...以下是一个简单的特征重要性示例： import matplotlib.pyplot as plt # 特征重要性可视化 plt.barh(boston.feature_names, best_model.feature_importances...）：SHAP值可以更详细地解释模型的预测，显示每个特征对于单个预测的贡献程度。...我们讨论了常用的参数调优方法，并提供了一个示例来演示如何使用网格搜索选择最佳参数。此外，我们还介绍了特征重要性和SHAP值，以帮助您更好地理解和解释XGBoost模型。
比较了CART、Optimal Trees、XGBoost和SHAP正确识别相关特征子集的能力。 无论使用原生特征重要性方法还是SHAP、 XGBoost都不能清晰地区分相关和不相关的特征。...特征重要性的计算方式是通过度量模型中每个特性的使用所带来的性能增量改进来，并在整个模型中总结这些信息。我们可以使用它来识别那些被认为很少或不重要的特性，并将它们从模型中删除。...首先，这可能导致树远不是全局最优的，因为贪婪启发式中任何给定点上的最佳分割，这已被证明在树的未来生长环境中并不是最佳的选择。...SHAP SHAP是一种最新的方法，它统一了许多早期的方法，旨在解决集成树模型中的偏倚问题，并使用博弈论方法来理解和解释每个特性是如何驱动最终预测的。...SHAP和XGBoost一直低估关键特征的重要性，而将不相关的特征赋予显著的重要性，并且在较高的噪声下无法完全区分相关与不相关的特征。显然这些不能被用于特征选择或解释，否则这将会发生严重的后果。
在训练模型的时候发现，lightgbm和XGBoost的特征重要性差别非常大，所以我们对这两个模型的特征重要性进行了求和。 同时，获取特征重要性的不同方式，也会对特征重要性有所影响。...，只有SHAP值能够保证反映特征的重要性，而Saabas值可能会给出错误的结果，比如模型B中认为更大的原因是发烧，而不是咳嗽，这是不一致的表现。...全局特征归因方法：mean（|Tree SHAP |）、增益、分裂数和特征置换，只有mean（|Tree SHAP |）和置换认为模型B咳嗽比发烧更重要，这意味着在一致性上增益和分裂数不是全局特性重要性的可靠度量...所以在我们考虑的方法中，只有SHAP值和置换的方法是具有一致性的，而其中又只有SHAP值是个性化的，所以SHAP值是唯一一致的个性化特征归因方法。...3 工业案例 3.1 ML平台中 特征重要性 文章[干货 | 用户画像在携程商旅的实践] 提到，用户画像标签体系的数据监控中，会把特征重要性也作为监控指标， 在特征计算阶段，需要监控各数值特征的统计值（
在许多实际应用场景中，机器学习模型往往被视为黑盒，其内部运作对用户或相关领域专家来说是不透明的。解释性机器学习的目标是提高模型的可解释性，使人们能够理解模型的预测依据，从而增强对模型的信任。1....可解释性的重要性在许多应用场景中，尤其是涉及到关键决策的领域，如医疗、金融和司法，模型的解释性是至关重要的。...全局解释：全局解释力图理解整个模型的行为，通常通过生成模型摘要或关键特征的重要性排名来实现。这些方法提供了对模型整体行为的高级理解，但可能无法提供个别预测的详细解释。...SHAP 值为每个特征的贡献提供了一种公平的分配方式，从而帮助理解模型对每个输入特征的相对重要性。SHAP 值不仅适用于解释模型的整体行为，还可以用于解释单个预测的原因。...下面是一个简单的SHAP示例：# 代码示例：使用SHAP解释性工具import shapimport xgboost# 准备训练数据X,y = shap.datasets.diabetes()model
尤其在Kaggle竞赛中，XGBoost以其强大的表现受到开发者青睐。 本文将带你从安装、基本概念到模型调优，全面掌握 XGBoost 的使用。 2. 什么是XGBoost？...XGBoost 特征重要性分析 XGBoost 提供了内置的方法来分析特征的重要性。这有助于理解哪些特征对模型影响最大。...你可以使用 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 来解释 XGBoost 模型的预测。它帮助我们理解特征对预测结果的影响。...9.3 处理缺失值 XGBoost 具有强大的处理缺失值能力，它会在训练过程中自动处理数据中的缺失值，选择最优的分裂方式。这使得它非常适合应用在含有缺失值的真实数据集上。...根据任务复杂度，可以通过特征工程和调参来提升模型表现。 总结 在本教程中，我们详细介绍了 XGBoost 的各个方面，从基础到高级应用，包括分类、回归、特征重要性、调参、分布式训练等。
第i个人加入到组织S的边际收益是： 借鉴上述博弈论中Shapley值的计算方法，在机器学习训练任务中，一个特征的贡献值可由下面的公式计算： ：特征的子集 ：样本特征值 ：针对集合S特征值的预测 ：...计算Shapley值，要考虑每个特征是否在集合S中，随着特征数的增加，计算复杂度会呈指数上升，所以Strumbelj等人提出了一种通过Monte-Carlo采样实现的近似算法： ：特征不变，其他特征被随机数据点替换...2.5.2 优缺点 优点： SHAP值的计算是公平分配到不同的特征的，而LIME是选择一部分特征进行解释； 可以进行对比分析，同一个特征在不同样本之间的SHAP值进行比较，但是LIME不能； 具有坚实的理论基础...同时，资本收益（Capital Gain）对收入的影响最大。 5. 特征重要性 对所有样本的SHAP绝对值取平均，得到类似lgb、xgb特征重要性的数据。 6....同时线性模型无法学习到交叉特征，在GAM的基础上添加了交叉项： 实际使用了下，微软把没弄好的东西丢了出来，训练时间非常长，在小数据集上效果尚可，不排除是随机数的影响，而且XGBoost是默认参数。
SHAP 的原理SHAP的核心思想来源于博弈论中的Shapley值，它是一种用来衡量玩家在合作博弈中的贡献的方法。...Shapley值用于公平地分配这些收益，衡量每个玩家对最终结果的平均边际贡献。在SHAP中，玩家是特征变量，合作博弈的总收益是模型的预测值。...局部解释（Local explanations）：针对单个预测结果，分析特定特征对预测值的贡献。2. 全局解释（Global explanations）：分析整个模型的行为，例如特征重要性或交互关系。...model_parts()： 计算全局特征重要性，显示每个特征对模型输出的总体影响。...全局解释（Global Explanation）：分析特征在整个数据集中的影响，例如：特征重要性图（Feature Importance）：展示哪些特征对预测最重要。
2）Saabas：一种个性化启发式特征归因方法。 3）mean(| Tree SHAP |)：基于个性化的启发式SHAP平均的全局属性方法。...4）Gain：即增益，由Breiman等人提出的一种全局的特征重要度计算方法，在XGBoost、scikit learn等包中都可以调用，它是给定特征在分裂中所带来的不纯度的减少值，经常会被用来做特征选择...简单来说，SHAP值可能是唯一能够满足我们要求的方法，而我们上面讲到的XGBoost、GBDT等都是树模型，所以这里会用到 TREE SHAP。...由于SHAP值代表了模型输出中的一个特性的变化，下面的图代表了预测的房价随着RM(一个区域中每栋房子的平均房间数)的变化而变化的情况。 单一RM值的垂直色散表示与其他特征的相互作用。...要帮助揭示这些交互依赖关系，dependence_plot 自动选择 另一个特征来着色。比如使用RAD着色，突显了RM（每户平均房数）对RAD的值较高地区的房价影响较小。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，考虑一个非常简单的线性模型 在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ，即相关 。我们考虑这三个特征的随机森林 。...只是模型无法在 和 之间选择 ：有时会 被选择，有时会被选择 。我想我发现图形混乱，因为我可能会想到的 重要性 的 恒定。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type
1 概念 SHAP算法是基于博弈论中的Shapley值的一个解释模型的方法，是一种事后解释框架，可以对每一个样本中的每一个特征变量，计算出其重要性值（Shapley值），达到解释的效果。...Shapley值原本用于解决合作博弈中参与者对总收益贡献的分配问题。SHAP算法将每个特征值的贡献视为一种“公平”的分配，确保了每个特征值对模型输出的贡献是其应得的份额。...这个过程基于以下两个原则： 公平性：每个特征值的贡献是基于它对模型输出的实际影响，确保了每个特征值的贡献是公平的。 局部独立性：在计算特征值的贡献时，假设其他特征值是独立的，这样可以简化计算过程。...计算基线值 我们需要定义一个基线值，即没有特征参与时的预测值。例如，如果我们的模型在没有任何特征时预测的价格是市场上所有房屋价格的平均值。...4 Python语言实现 使用SHAP库来解释一个简单的XGBoost模型的示例代码： import xgboost as xgb import shap import pandas as pd #
对于新读者来说，catboost是Yandex团队在2017年开发的一款开源梯度增强算法。它是一种机器学习算法，允许用户快速处理大数据集的分类特征，这与XGBoost和LightGBM不同。...差别越大，特征就越重要。在CatBoost文档中没有明确提到我们如何发现没有特性的模型。...SHAP值将预测值分解为每个特性的贡献。它比较基线预测(训练数据集目标值的平均值)和特征对单个预测值的影响。 shap值的两个主要用例: 1....虽然我们可以通过shap获得精确的特性重要性，但是它们在计算上比catboost内置的特性重要性更昂贵。有关SHAP值的更多细节，请阅读这个核心要点。 我们怎么选择呢？...除了PredictionValuesChange之外，所有其他方法都可以使用测试数据，使用训练在列车数据上的模型来发现特征的重要性。 为了更好地理解这些差异，下面是我们讨论的所有方法的结果: ? ?
3.3 SHAP 示例代码 SHAP 是基于合作博弈论的解释方法，通过计算 Shapley 值来衡量每个特征对预测的贡献。...waterfall 图可以直观地展示特征对某个样本预测值的贡献。...例如，在预测疾病的模型中，医生需要知道哪些特征（如血压、年龄等）对预测结果有重要影响，这样才能在决策中更好地结合医疗知识。...shap.Explainer(model, X) shap_values = explainer(X) # 可视化全局特征重要性 shap.summary_plot(shap_values, X, feature_names...=data.feature_names) 在上面的代码中，我们使用了 LightGBM 模型来预测乳腺癌数据，并用 SHAP 来解释模型的全局特征重要性，帮助理解哪些特征对整个模型的预测贡献最大。
； b.预测得分； c.可解释性（包括：特征重要性，SHAP 值，可视化树）； ?...在这里，我们描绘出了模型特征的重要性和 SHAP 值，还有一个实际的决策树，以便更准确地理解模型的预测。...SHAP 值是在这些特征之间的公平的信用分配，并且具有博弈论一致性的理论保证，这使得它们通常比整个数据集中的那些典型特征的重要性更值得信赖。 Round 1 & 2 ? ?...，即使在大型数据集上（相比于 XGBoost）也能提供更快的训练速度； （3）使用 histogram-esquealgorithm，将连续的特征转化为离散的特征，从而实现了极快的训练速度和较低的内存使用率...，使用此参数可以避免模型过度拟合； min_data_in_leaf：表示在一个叶子中训练样本的最小数量。
随着我们在机器学习、数据建模、数据挖掘分析这条发展路上越走越远，其实越会感觉到机器学习理论知识和特征工程的重要性，这里有两本一位好友整理的学习资料，都是满满干货！...： import xgboost import shap # load JS visualization code to notebook shap.initjs() """训练 XGBoost 模型...(X, label=y), 100) """ 通过SHAP值来解释预测值 (同样的方法也适用于 LightGBM, CatBoost, and scikit-learn models) """ explainer...Tip15：如何使用sklearn的多项式来衍生更多的变量？...这里使用一个人体加速度数据集，也就是记录一个人在做不同动作时候，在不同方向上的加速度，分别有3个方向，命名为x、y、z。
这种方法和其他方法比起来，优势有： 计算速度快 广泛使用和理解 我们希望特征重要性与属性具有一致性 工作原理：排列重要性，一定是在model训练完成后，才可以计算的。...然后使用新的可解析的特征和prediction作为label来训练新的简单模型（例如LR），然后使用简单模型的权重作为这些特征的重要性作为输出。...最重要的特征有不同的决定方法，在指定加入模型解释中的特征数量（通常在5到10附近）的前提下，可以 选择在使用复杂模型进行预测时回归拟合上具有最高权重的特征 运用正向选择，选择可以提高复杂模型的预测的回归拟合的变量...Shap值; Gain : 特征用于划分时所带来的训练损失减益的平均值; Split Count: 根据特征用于划分的次数计算重要性; Permutation: 将特征的值随机排列，用排列前后的模型误差来计算重要性...: 基于Shap值矩阵（样本数*特征数），计算出Fever和Cough的重要性; 特征归因（收益）可加性: 解释性方法如果具有特征归因可加性，特征重要性和模型预测值可以通过特征贡献的线性组合来表示。
它的核心思想是计算特征对模型输出的边际贡献，并从全局和局部两个层面对模型进行解释。数学原理SHAP的数学原理是基于博弈论中的Shapley值，用于衡量每个特征对模型预测的贡献。...Shapley值是一种基于博弈论的方法，用于解决合作博弈中的公平分配问题。在机器学习领域中，SHAP将机器学习模型看作是一个合作博弈，每个特征看作是一个合作的参与者。...SHAP值计算SHAP的计算方法如下：首先，对于每个预测样本，将模型预测值减去所有特征的平均影响估计（即全部样本该特征的均值），得到每个特征对预测的边际贡献；然后，根据每个特征的边际贡献和特征的出现次数...，计算每个特征的Shapley值；最后，将每个特征的Shapley值相加，得到该样本的SHAP值。...可以上面的描述中能够看到SHAP值的计算是属于加性回归思想。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
