Partial dependence/ALE/ICE在r中绘制XgBoost - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何对集成树进行解释？

在解释集成树有三个非常好用的方法：特征重要度（Feature Importance）部分相依图（Partial Dependence Plot，简称PDP）个体条件期望图（Individual...Baby_hc:新生儿头围下面提供了R与Python的程式码让大家练习与参考： ? R code：Google Colab R code ?...在此资料中新生儿头围为最重要的因子，重要度（importance）大约为60左右，代表的是若将新生儿头围的数据随意排列在带入模型会使得MSE 上升60 左右，而误差上升越多代表此特征在模型中的重要度越高...4、部分相依图PDP 部分相依图（Partial Dependence Plot）是由Friedman（2001）所提出，其目的是用来理解在模型中某一特征与预测目标y平均的关系，并且假设每一个特征都是独立的...Centered ICE Plot 是将曲线做平移中心化的处理，其目的是为了表示特征在该点时个体间的预测差异。 Centered ICE 曲线则被定义为： ? 。

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机器学习模型可解释性进行到底 ——PDP&ICE图（三）

Plot) 3 sklearn 0.24+实现：PDP&ICE图 3.1 部分依赖图（Partial Dependence Plot) 3.2 二维-部分依赖图（Partial Dependence...Plot) 3.3 Individual Conditional Expectation Plot 3.4 both:PDP + ICE 1 部分依赖图（Partial Dependence Plot)...单一变量PDP图的具体实施步骤如下：挑选一个我们感兴趣的特征变量，并定义搜索网格；将搜索网格中的每一个数值代入上述PDP函数中的X_s，使用黑箱模型进行预测，并将得到的预测值取平均；画出特征变量的不同取值与预测值之间的关系...以比特币数据集为例，我们使用PDP方法对Xgboost模型结果进行解析。下图刻画的是单变量“区块大小”与比特币价格之间的函数关系。...在ICE图提出之后，人们又提出了衍生ICE图，能够进一步检测变量之间的交互关系并在ICE图中反映出来。

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现代机器学习中的模型可解释性概述

https://scikit-learn.org/stable/modules/partial_dependence.html 排列特征的重要性置换特征重要性是通过在置换特征之后计算模型的预测误差的变化来衡量特征重要性的一种方法...ALE图通过还基于要素的条件分布来计算预测差异而不是平均值来解决此问题。一种解释方式是考虑ALE “让我向您展示模型预测在功能的一个小的“窗口”中如何变化。” 这是ALE图中发生的情况的直观解释。...二阶或2D ALE图可能难以解释。通常，最好是在PDP上使用ALE，特别是在期望相关功能的情况下。想为模型实现ALE。从哪里开始？这是一个提供ALE实现的库。...它产生了一个图，该图显示了模型对数据点的预测如何随要素在集合中所有数据点上的变化而变化。对于下面的图，可以在训练集自行车租赁数据中查看所有实例中温度，湿度和风速变化时的ICE图。...易于度量：很明显，可解释模型在通过R平方度量值近似黑盒方面的表现如何。缺点线性模型可能无法很好地近似黑盒模型。

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模型的可解释性：部分依赖图PDP和个体条件期望图ICE

shap.plots.partial_dependence( "AveOccup", model.predict, X100, ice=False, model_expected_value=True...shap.plots.partial_dependence( "MedInc", model.predict, X100, ice=False, model_expected_value=True,...可以再次使用 partial_dependence 函数来制作它们，但这次将 ice 参数设置为 True。...shap.plots.partial_dependence( "AveOccup", model.predict, X100, ice=True, model_expected_value=True...看起来模型已经学会了有意义的规则总结在本文中，我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么，以及如何在 Python 中制作它们。

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模型的可解释性：部分依赖图PDP和个体条件期望图ICE

shap.plots.partial_dependence( "MedInc", model.predict, X100, ice=False, model_expected_value...可以再次使用 partial_dependence 函数来制作它们，但这次将 ice 参数设置为 True。...shap.plots.partial_dependence( "AveOccup", model.predict, X100, ice=True, model_expected_value...shap.plots.partial_dependence( "MedInc", model.predict, X100, ice=True, model_expected_value=...看起来模型已经学会了有意义的规则总结在本文中，我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么，以及如何在 Python 中制作它们。

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关于机器学习模型的可解释性算法！

我们将其分为下面几种： Partial Dependence Plot (PDP)； Individual Conditional Expectation (ICE) Permuted Feature...Importance Global Surrogate Local Surrogate (LIME) Shapley Value (SHAP) 六大可解释性技术 01 Partial Dependence...02 Individual Conditional Expectation (ICE) ICE和PDP非常相似，但和PDP不同之处在于，PDP绘制的是平均情况，但是ICE会显示每个实例的情况。...换句话说，Permuted Feature Importance有助于定义模型中的特征对最终预测做出贡献的大小。...对于每个扰动实例，可以使用经过训练的模型来获取图像中存在树蛙的概率，然后在该数据集上学习局部加权线性模型。最后，使用具有最高正向权重的成分来作为解释。

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关于机器学习模型可解释性算法的汇总

我们将其分为下面几种： Partial Dependence Plot (PDP)； Individual Conditional Expectation (ICE) Permuted Feature...Importance Global Surrogate Local Surrogate (LIME) Shapley Value (SHAP) 六大可解释性技术 01 Partial Dependence...02 Individual Conditional Expectation (ICE) ICE和PDP非常相似，但和PDP不同之处在于，PDP绘制的是平均情况，但是ICE会显示每个实例的情况。...换句话说，Permuted Feature Importance有助于定义模型中的特征对最终预测做出贡献的大小。...对于每个扰动实例，可以使用经过训练的模型来获取图像中存在树蛙的概率，然后在该数据集上学习局部加权线性模型。最后，使用具有最高正向权重的成分来作为解释。

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关于机器学习模型的可解释性算法！

我们将其分为下面几种： Partial Dependence Plot (PDP)； Individual Conditional Expectation (ICE) Permuted Feature...Importance Global Surrogate Local Surrogate (LIME) Shapley Value (SHAP) 六大可解释性技术 01 Partial Dependence...02 Individual Conditional Expectation (ICE) ICE和PDP非常相似，但和PDP不同之处在于，PDP绘制的是平均情况，但是ICE会显示每个实例的情况。...换句话说，Permuted Feature Importance有助于定义模型中的特征对最终预测做出贡献的大小。...对于每个扰动实例，可以使用经过训练的模型来获取图像中存在树蛙的概率，然后在该数据集上学习局部加权线性模型。最后，使用具有最高正向权重的成分来作为解释。

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原创 | 一文读懂模型的可解释性（附代码&链接）

Education-Num和Age的交互PDP（交叉特征） plots_list = interpreter.partial_dependence.plot_partial_dependence([('...这样通过绘制individual conditional expectation（ICE）曲线，一切将会变得显而易见。...在求解Fare的PDP时，我们会得到一个蓝色的置信区间，而置信区间便是由一条条的ICE曲线汇合得到的。...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：...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。

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机器学习模型算法 List

Decision Trees SVM Bayesian： Naive Bayes Gaussian Naive Bayes Multinomial Naive Bayes Averaged One-Dependence...Clustering Random Forest 降维： Principal Component Analysis (PCA) Principal Component Regression (PCR) Partial...Discriminant Analysis (QDA) Flexible Discriminant Analysis (FDA) Gradient Boosting algorithms： GBM XGBoost...AlexNet VGG-16 Google Inception-v3 Microsoft ResNet-50 SqueezeNet Spatial transformer DenseNet Faster R-CNN

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R-多分类logistic回归（机器学习）

多分类logistic回归在之前文章介绍了，如何在R里面处理多分类的回归模型，得到的是各个因素的系数及相对OR，但是解释性，比二元logistic回归方程要冗杂的多。...在预测时候，哪些因素对y占影响比重较大。...当工作小时在45以内，被开除/离职的概率较大，当工作时常超过60以后，很有可能会被提升。得到升职加薪的机会。当然了，也可以绘制2D的边际效应，两个因素相互作用的Partial plot。...# partial plot partialPlot(m_rf, HR, age) head(partial(m_rf, pred.var = "age")) # returns a data frame...# for all varibles nm=rownames(var) # Get partial depedence values for top predictors pd_df <- partial_dependence

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机器学习模型可解释性的详尽介绍

partial dependence图可以告诉你一个特征是如何影响预测的。 PDP分析步骤如下：训练一个Xgboost模型（假设F1 … F4是我们的特征，Y是目标变量，假设F1是最重要的特征）。...如果你对线性回归或者逻辑回归比较熟悉，那么partial dependence可以被类比为这两类模型中的“系数”。...并且partial dependence在复杂模型中的作用比在简单模型中更大，抓出更复杂的特性。同样还是用census_income的数据集，不同的个体在各个方面都是不一样的。...在这里，我们绘制了受教育等级和年龄与收入等级概率。我们可以推断，在这两个自变量中，education_num起着更重要的作用，因为等高线图主要是垂直的，遵循x轴刻度标记（至少达到一个点）。...可以将每个ICE曲线视为一种模拟，显示如果您改变特定观察的一个特征，模型预测会发生什么。如图9所示，通过在曲线变量的唯一值上复制个体观察并对每个重复进行评分，获得一个观察的ICE曲线。

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【技术分享】机器学习模型可解释性

partial dependence图可以告诉你一个特征是如何影响预测的。 PDP分析步骤如下：训练一个Xgboost模型（假设F1 … F4是我们的特征，Y是目标变量，假设F1是最重要的特征）。...如果你对线性回归或者逻辑回归比较熟悉，那么partial dependence可以被类比为这两类模型中的“系数”。...并且partial dependence在复杂模型中的作用比在简单模型中更大，抓出更复杂的特性。同样还是用census_income的数据集，不同的个体在各个方面都是不一样的。...在这里，我们绘制了受教育等级和年龄与收入等级概率。我们可以推断，在这两个自变量中，education_num起着更重要的作用，因为等高线图主要是垂直的，遵循x轴刻度标记（至少达到一个点）。...可以将每个ICE曲线视为一种模拟，显示如果您改变特定观察的一个特征，模型预测会发生什么。如图9所示，通过在曲线变量的唯一值上复制个体观察并对每个重复进行评分，获得一个观察的ICE曲线。

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【Lesson1】R 机器学习流程及案例实现

R 机器学习流程及案例实现一直在学习机器学习的项目；学的断断续续。近期需要完成一些数据建模与分析，将机器学习重新整理了一遍。这篇文章主要是介绍R数据科学中，构建机器学习模型的流程。...主要花费的精力是在Train数据集上，因为需要找到一个合适的模型来拟合Train数据，对模型参数进行不断调整，达到该数据的最优。...然后绘制相应的RMSE曲线或者ROC曲线，来展示模型的预测性能。当然了，在医学上机器学习应用远不止于此，还需探究变量间的关联性，称之为explanation ML，在后面篇幅会介绍。。...Model-Agnostic Methods Shining a light on the “Black Box” of machine learning Gradient Boosting Machines Partial...dependence plots for tidymodels-based xgboost 【VIP】--Variable importance plots: an introduction to

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机器学习选股模型的可解释性分析

如果非要用数学公示加以表达，以下公式就是Partial Dependence Eqution，表示在保持其他因子不变的情况下，因子k在不同取值时，模型效果的期望：在机器学习工具库Scikit-Learn...中，有现成的分析Partial dependence的函数，plot_partial_dependence。...在这篇文章中，我们参考partial dependence的理念，尝试从以下三个角度去分析机器学习模型的预测机制：Linear、Nonlinear和Interactions。...以下公式中，l函数为线性partial dependence function（假设预测模型为普通线性回归模型），f函数为原始模型。...，就可以做出如图1的Partial Dependence Plot。

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强大的 Scikit-learn 可视化让模型说话

例如，在我的 Scikit-learn 1.4.0 中，就有这些类： [('CalibrationDisplay', sklearn.calibration.CalibrationDisplay),..._plot.partial_dependence.PartialDependenceDisplay), ('PrecisionRecallDisplay', sklearn.metrics....xgboost 模型评估图表这表明可以按照 Scikit-learn 的设计绘制模型，就像这里的 xgboost。...这些应用程序接口散布在不同的软件包中，因此很难从一个地方引用它们。代码仍然非常基础。通常需要将其与 Matplotlib 的 API 搭配使用才能完成工作。...在机器学习中，用可视化方式解释模型与训练模型同样重要。

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机器学习模型可解释性进行到底 —— 从SHAP值到预测概率（二）

其他参考：机器学习模型可解释性进行到底——特征重要性（四）机器学习模型可解释性进行到底 ——PDP&ICE图（三）文章目录 1 一元插值 1.1 原文理论部分 1.2 解析映射函数 2 实例测试...客舱等级 3 案例 4 SHAP值下：类别特征额外处理 1 一元插值 1.1 原文理论部分想要从SHAP过渡到概率，最明显的方法是绘制相对于SHAP和(每个个体)的预测的生存概率(每个个体)。...毕竟，两者之间的唯一区别是，概率必然在[0,1]，而SHAP可以是任何实数。...在我们的例子中，f(2)-f(0) = 80%-36% = 44% 毫无疑问，生存的概率比SHAP值更容易被理解。...3 案例笔者把文章进行简单修改，是使用catboost的，记录在：catboost_test.py 还模拟了一个XGB的模型，可见：xgboost_test.py # train an XGBoost

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AB实验人群定向HTE模型5 - Meta Learner

主要方法有3种:T-Learner, S-Learner, X-Learner，思路相对比较传统的是在监督模型的基础上去近似因果关系。...R., Sekhon, J. S., Bickel, P. J., & Yu, B. (2019)....S-Learner的思想很常见，和可解释机器学习中的Individual Conditional Expectation(ICE)本质是一样的，在全样本上求平均也就是大家熟悉的Partial Dependence...实验组和对照组分别对上述target建模得到\(M_3\),\(M_4\)，每个样本得到两个预测值然后加权，权重一般可选propensity score，随机实验中可以直接用进组用户数，流量相同的随机实验直接用...---- 参考材料&开源代码 Tian L, Alizadeh AA, Gentles AJ, Tibshirani R (2014) A simple method for estimating interactions

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超完整总结，XGBoost算法！！

主要目的是解决当时机器学习中存在的效率和性能问题。 XGBoost通过多种技术改进，实现了在速度和性能上的显著提升，包括：正则化：通过对模型复杂度进行正则化处理，防止过拟合。...并行处理：通过在分布式环境中并行计算，提高了模型训练速度。树的剪枝算法：使用贪心算法进行剪枝，保证生成的树是最优的。缓存感知的块结构：通过优化数据存储和访问方式，提高内存使用效率。...二阶泰勒展开为了有效地优化目标函数，XGBoost使用二阶泰勒展开近似损失函数。假设在第轮中，我们的预测值为 \hat{y}i^{(t)} = F{t-1}(x_i) + h_t(x_i) 。...整体可以看到，XGBoost通过一系列技术改进，如正则化项、二阶导数的使用、并行计算等，实现了在计算效率和预测性能上的显著提升。这些特点使得XGBoost在许多机器学习竞赛和实际应用中表现出色。...}') print(f'Optimized R^2 Score: {r2_optimized}') 整个的代码展示了一个使用加利福尼亚房价数据集进行XGBoost回归分析的完整流程。

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可解释的机器学习

在机器学习的场景中，可解释性（interpretability）就表示模型能够使用人类可认知的说法进行解释和呈现。[Finale Doshi-Velez] ?...在某种程度上，我们通过从真实世界（World）中获取一些原始数据（Data），并用这这些数据进行更深入的预测分析（Black Box Model）。...与此同时，我们可以通过绘制特征和预测目标之间的一维关系图或二维关系图来了解特征与目标之间的关系。使用方法 PDP也是在模型拟合完成之后开始计算的。...Python中使用partial dependence plot toolbox来画PDP图，该工具简称PDPbox。...SHAP 摘要图绘制为了了解模型中哪些特性最重要，我们可以为每个示例绘制每个特性的SHAP values 。摘要图说明哪些特性是最重要的，以及它们对数据集的影响范围。 ?

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