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...)全部特征可视化（柱状图）shap值的平均绝对值：In 14:shap.plots.bar(shap_values)基于KernelExplainer可视化In 15:import sklearnimport...（TensorFlow、Keras）使用DeepExplainer类对深度学习模型（主要是基于TensorFlow和Keras）进行可视化：In 18:import shapimport numpy as
许多安全供应商当前的训练管道为此类攻击提供了一个天然的注入点。事实上，安全公司通常依赖众包威胁源为他们提供大量不同的用户提交的二进制文件来训练他们的分类器。...这些目标可以概括为：图片而在多类设置（例如图像识别）中，有针对性的攻击（诱导错误分类针对特定类别）和非针对性攻击（其目标仅是导致错误预测）之间存在差异，这种差异在恶意软件检测中消失了。...LargeSHAP：通过对各个 SHAP 值求和，将每个样本的值的各个类对齐组合起来，以获得该特征的平均类对齐。...最后查看了受约束的 black_box 场景，在该场景中，使用 SHAP KernelExplainer 仅为可操作特征生成了 SHAP 值，它纯粹通过将模型作为黑盒进行查询来运行。...这里需要注意的是，攻击者必须花费大量的计算时间来使用 SHAP KernelExplainer。
然而，AI系统并非绝对公正的决策者，它们可能在设计、训练和部署过程中引入或放大现有的社会偏见。这种现象被称为“算法偏见”，它可能导致不公平的结果，损害弱势群体的利益，违背AI伦理原则。...一、算法偏见的成因 算法偏见主要源自以下几个方面： 数据偏差：AI模型的性能和决策很大程度上取决于所使用的训练数据。...explainer = shap.KernelExplainer(model.predict_proba, X_train) shap_values = explainer.shap_values...(X_test) # 可视化SHAP值，观察特征重要性和影响方向 shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=feature_names...BinaryLabelDatasetMetric from aif360.algorithms.preprocessing import Reweighing # 假设已准备好数值化后的二分类标签数据
我们将具有三个特征：房间，年龄和位置。总共我们将有8个不同的特征子集。图中的每个节点将代表一个单独的模型，因此我们还将有8个不同的模型。我们将在其相应的子集上训练每个模型并预测相同的数据行。 ?...您可能已经注意到的另一件事是，我使用了一个名为TreeExplainer的类。这是因为在此示例中，我们使用了基于树的模型（Random Forest）。在shap库中有几个“解释器”。...适用于非基于树的模型的更通用的解释器是KernelExplainer。另外，您也可以将DeepExplainer用于深度学习模型。...通过查看确定房屋价格的模型，我们逐步完成了SHAP值的示例计算。我们还查看了Python中的shap库，以便能够快速计算和可视化SHAP值。...特别是，我们介绍了用于可视化SHAP值的force_plot和Decision_plot。 感谢您的阅读！
本篇教程将专注于集成学习和模型解释，这两者在提高模型性能和理解模型行为方面非常重要。集成学习集成学习通过结合多个基学习器来提高模型的性能和稳定性。...堆叠分类器from sklearn.ensemble import StackingClassifierfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom...常用的方法包括特征重要性分析、部分依赖图（Partial Dependence Plot）和 SHAP（SHapley Additive exPlanations）值。...值import shap# 创建 SHAP 解释器explainer = shap.KernelExplainer(stacking_clf.predict, X_train)shap_values...集成学习包括袋装法、提升法和堆叠法，模型解释涵盖了特征重要性分析、部分依赖图和 SHAP 值。这些技术和方法可以帮助你构建更强大的模型，并更好地理解模型的行为，从而提高模型的可信度和可解释性。
用于特征选择的模型可能与用于最终拟合和预测的模型不同（在参数配置或类型上）。这可能导致次优的性能。...为了克服这些不足，我们开发了 shap-hypetune：一个用于同时调整超参数和特征选择的 Python 包。它允许在单个管道中将超参数调整和特征选择与梯度提升模型相结合。...我们尝试搜索最佳参数配置，同时选择带有（和不带有）SHAP 的最佳特征集。我们的实验分为三个试验。给定分类场景中的数据集，我们首先通过优化参数来拟合 LightGBM。...最后，我们做同样的事情，但使用 SHAP 选择特征。为了让事情更有趣，我们使用了一个不平衡的二元目标和一些具有高基数的分类特征。...我们发现召回率和F1分数有了很大的提高。SHAP能够处理低质量的分类特征，只保留最好的预测器。 ?
小H：优化数据、调参侠、集成学习都可以啊 小P：什么是集成学习啊，听起来就很厉害的样子 小H：集成学习就类似于【三个臭皮匠顶个诸葛亮】，将一些基础模型组合起来使用，以期得到更好的结果 集成学习实战 数据准备...LogisticRegression(random_state=10) # 建立逻辑回归对象 model_svc = SVC(random_state=0, probability=True) # 建立支持向量机分类对象...score(y_test, pre_y)) pd.DataFrame(metrics_dic) image-20230206152007352 集成学习 %%time # 建立组合评估器列表 均衡稳定性和准确性...该值在shap中被专门称为Shapley Value。 该系列以应用为主，对于具体的理论只会简单的介绍它的用途和使用场景。...= shap.kmeans(X_test, 150) explainer = shap.KernelExplainer(model_vot.predict_proba, X_test) shap_values
表1研究人群和特征图1.建模框架和总体策略。包括MRI扫描、人口统计、病史、功能评估和神经心理学测试结果在内的多模态数据被用于开发各种分类任务的深度学习模型。...在完成整体COG任务后，作者接下来制定了ADD任务，其中作者将所有标记为DE的人分配给AD或nADD的诊断。COG和ADD任务的连续完成允许执行全面描述NC、MCI、AD和nADD案例的总体4分类。...此前，作者开发并在外部验证了一种可解释的深度学习方法，使用MRI和临床变量的多模态输入对AD进行分类。...鉴于混合性痴呆症相当普遍，未来的工作可能包括多标签分类的可能性，该分类可能允许识别同一个体内同时发生的痴呆症状况（例如，LBD和AD、VD和AD）。...作者在每次扫描时手动检查MRI管道的结果，以过滤掉质量差或处理伪影严重的病例。MRI协调性评估作者通过使用t分布随机邻域嵌入（tSNE）算法对数据进行聚类，进一步评估了作者的图像协调流程。
来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟在本文中，将介绍6个用于机器学习可解释性的Python框架。...它利用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展将最优信贷分配与局部解释联系起来（详见论文的细节和引用）。...Lime目前支持对表格的数据，文本分类器和图像分类器的解释。 知道为什么模型会以这种方式进行预测对于调整算法是至关重要的。借助LIME的解释，能够理解为什么模型以这种方式运行。...InterpretML支持训练可解释模型(glassbox)，以及解释现有的ML管道(blackbox)。...InterpretML展示了两种类型的可解释性：glassbox模型——为可解释性设计的机器学习模型（如：线性模型、规则列表、广义可加模型）和黑箱可解释性技术——用于解释现有系统（如：部分依赖，LIME
前言 在机器学习中，XGBoost 是一种基于梯度提升的决策树（GBDT）实现，因其卓越的性能和速度，广泛应用于分类、回归等任务。...我们将使用经典的鸢尾花数据集（Iris dataset），这是一个用于分类任务的多类数据集。...= explainer.shap_values(dtest) # 可视化 SHAP 值 shap.summary_plot(shap_values, X_test) 这个图表将展示每个特征如何影响预测输出...XGBoost 在不同任务中的应用 10.1 回归任务 XGBoost 不仅适用于分类问题，也可以处理回归问题。...对于二分类问题，我们可以将目标函数设置为 binary:logistic，输出预测值为一个概率。
在本文中，我将介绍6个用于可解释性的Python框架。...它利用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展将最优信贷分配与局部解释联系起来(详见论文的细节和引用)。 数据集中每个特征对模型预测的贡献由Shapley值解释。...Lime目前支持对表格的数据，文本分类器和图像分类器的解释。 知道为什么模型会以这种方式进行预测对于调整算法是至关重要的。借助LIME的解释，能够理解为什么模型以这种方式运行。...InterpretML支持训练可解释模型(glassbox)，以及解释现有的ML管道(blackbox)。...InterpretML展示了两种类型的可解释性：glassbox模型——为可解释性设计的机器学习模型(如:线性模型、规则列表、广义可加模型)和黑箱可解释性技术——用于解释现有系统(如:部分依赖，LIME
在本文中，我将介绍6个用于可解释性的Python框架。...它利用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展将最优信贷分配与局部解释联系起来（详见论文的细节和引用）。 数据集中每个特征对模型预测的贡献由Shapley值解释。...Lundberg和Lee的SHAP算法最初发表于2017年，这个算法被社区在许多不同的领域广泛采用。 使用pip或conda安装shap库。...Lime目前支持对表格的数据，文本分类器和图像分类器的解释。 知道为什么模型会以这种方式进行预测对于调整算法是至关重要的。借助LIME的解释，能够理解为什么模型以这种方式运行。...InterpretML支持训练可解释模型(glassbox)，以及解释现有的ML管道(blackbox)。
当前的解决方案以为恶意软件样本创建签名、分类和聚类的形式存在。然而，这些解决方案只能预测样本的类别（例如，良性与恶意，或特定的恶意软件家族）。...随着时间推移，我们可以将AE识别的函数映射到聚类模型来预测函数的类别（如，C&C、特权升级等），即认为函数和最接近的类簇有相同的行为标签。...：分析人员的常规工作流的注释用作标签，群集中的大多数标签用于对相关的恶意软件组件进行分类。...(2) Clustering Model 使用PCA将特征数从18降维至5，然后使用HDBSCAN算法对5维特征聚类。 ---- 4.Deployment 接下来，我们将描述如何部署和使用它。...图4的左侧绘制了C中每个类簇中不同家族的数量。由图可知，在家族之间有许多共享的恶意软件技术和变体，部分恶意软件家族间分享了相同的函数，新的恶意软件家族的样本也可以被成功的分类。
它利用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展将最优信贷分配与局部解释联系起来（详见论文的细节和引用）。...以前写过一篇文章，用过SHAP这个库： 基于随机森林模型的心脏病患者预测分类 数据集中每个特征对模型预测的贡献由Shapley值解释。...Lime目前支持对表格的数据，文本分类器和图像分类器的解释。 知道为什么模型会以这种方式进行预测对于调整算法是至关重要的。借助LIME的解释，能够理解为什么模型以这种方式运行。...InterpretML支持训练可解释模型(glassbox)，以及解释现有的ML管道(blackbox)。...InterpretML展示了两种类型的可解释性：glassbox模型——为可解释性设计的机器学习模型（如：线性模型、规则列表、广义可加模型）和黑箱可解释性技术——用于解释现有系统（如：部分依赖，LIME
上篇用 SHAP 可视化解释机器学习模型实用指南(上)已经介绍了特征重要性和特征效果可视化，而本篇将继续介绍shap用于模型预测的可解释性。...deep：用于计算深度学习模型，基于DeepLIFT算法 gradient：用于深度学习模型，综合了SHAP、集成梯度、和SmoothGrad等思想，形成单一期望值方程 kernel：模型无关，适用于任何模型...linear：适用于特征独立不相关的线性模型 tree：适用于树模型和基于树模型的集成算法 sampling ：基于特征独立性假设，当你想使用的后台数据集很大时，kenel的一个很好的替代方案 explainer...在上图中，你可以看到一个不同数据集的示例，用于使用SHAP决策图进行异常值检测。 Heatmap plot 热图旨在使用监督聚类和热图显示数据集的总体子结构。...监督聚类涉及的不是通过数据点的原始特征值而是通过它们的 shap values 对数据点进行聚类。默认使用 shap.utils.hclust_ordering 进行聚类。
JAMIE的主要应用 多模态数据的整合和表型预测 对多模态数据的整合可以改进分类性能、增进对表型知识和复杂生物机制的理解。...给定两个数据集、和对应关系，JAMIE可以根据训练好的编码器和生成潜空间数据、，并基于、进行聚类或者分类。 基于潜空间数据的聚类具有几个优势，如将两种模态都纳入到特征生成。...对于部分标注的数据集，同一聚类的细胞们应该具有相似的类型。 JAMIE在生成潜空间数据的过程中就进行了分离了不同类型数据的特征，因此通常不需要复杂的聚类或分类算法就可以达到较好的效果。...SHAP通过对模型生成的个体预测进行样本调制来评估各个输入特征的重要性。这可以用于各种有趣的应用。 如果目标变量可以通过表型轻松分离，SHAP可以确定进一步研究的相关特征。...如果，则SHAP值的总和和背景输出将等于，其中每个与对模型输出的影响成比例。
本次将探索kernelshap与shapviz 的结合，用于单样本及全局预测及可视化分析。...对于二阶及以下的交互模型，精确置换SHAP和精确Kernel SHAP 的SHAP值是一致的。...当将完整训练数据作为背景数据集时,permshap和kernelshap的结果与additive_shap 的结果完全一致。...我们回溯一下具体的结果，就拿T分期来说，T是分成了二分类数据，其中T3/4为1，其余为0，N2/3为1，其余为0，再结合一下这个结果，我们可以发现在存活分组中T值为1的样本的SHAP值更低，而T值为0的样本...图中展示了特征T对分类结果（0和1）的SHAP值贡献以及特征age作为颜色变量的分布情况。
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...文献中最著名的是基于过滤器和基于包装器的技术。在基于过滤器的过程中，无监督算法或统计数据用于查询最重要的预测变量。在基于包装器的方法中，监督学习算法被迭代拟合以排除不太重要的特征。...为了在特征选择过程中更好地利用 SHAP 的功能，我们发布了 shap-hypetune：一个用于同时调整超参数和特征选择的 Python 包。...它允许在为梯度提升模型定制的单个管道中组合特征选择和参数调整。它支持网格搜索或随机搜索，并提供基于包装的特征选择算法，如递归特征消除 (RFE) 或 Boruta。...我们将参数的调整与特征选择过程相结合。和以前一样，我们对不同的分裂种子重复整个过程，以减轻数据选择的随机性。对于每个试验，我们考虑标准的基于树的特征重要性和 SHAP 重要性来存储选定的特征。
强大的benchmark性能：设计了15种评判指标，并将这些指标应用于三种不同模型类型和三种数据集上的十种不同解释方法，TreeExplainer显示了一致性的性能提升。...SHAP交互值 使用SHAP交互值，可以将一个特性对特定样本的影响分解为与其他特性的交互影响。 ? 在死亡率数据集中，绘制年龄和性别之间的SHAP相互作用值显示了男性和女性一生中相对风险的明显变化。...(1) 在部署过程中，Lee团队故意交换了手术室6号房间和13号房间的标签，以模拟典型的特征管道错误。模型预测的总体损失没有显示出错，而6号房间的SHAP监测图清楚地标识了标签错误。 ?...在训练期间和部署的早期，使用“房颤”特征可以降低损失；然而，随着时间的流逝，该特征将逐渐变得不可用，并最终使模型退化。...通过对数据集中的每一个样本进行局部解释嵌入，映射到一个新的“解释空间”，在嵌入空间进行聚类将产生一个有监督的聚类，其中样本根据其解释而分组。 ?
eli5和shap的模型可解释性引言肺癌是全球范围内最常见的癌症之一，也是导致癌症相关死亡的主要原因。...通过机器学习模型对肺癌进行自动识别和分类，可以帮助医生更准确地诊断肺癌，尤其是在早期阶段，从而提高治疗效果。...plt.xlabel('Predicted label')plt.ylabel('True label')plt.title('Confusion Matrix for SVC')plt.show()输出分类报告和绘制...perm, feature_names=list(feature_names),top=len(feature_names))6.2 shapIn 56:import shapexplainer = shap.KernelExplainer...57:shap_values = explainer.shap_values(data_for_prediction)shap.initjs()shap.summary_plot(shap_values
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