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nxf_rabbit75
纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。
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部分依赖图
SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一种统一的方法来解释任何机器学习模型的输出。
SHAP将博弈论与局部解释联系起来,将以前的几种方法结合起来,并根据预期表示唯一可能的一致且局部准确的加法特征归因方法(详见SHAP NIPS论文)。
部分依赖图显示了目标相应和一组特征之间的独立性,排除了其他所有的特征。直观的,可将部分依赖解释为预期的目标响应,和目标特征的函数。
参考文献:
【1】
SHAP官网
【2】
PartialDependencePlots
posted @
2019-07-10 19:01
nxf_rabbit75
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