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python - シャープ統計
以前は、相関する機能を使用shapして重回帰の機能の重要性を判断していました。
shapシャープ値を取得するためのチャートを提供します。利用可能な統計もありますか？正確なシャープ値に興味があります。Github リポジトリとドキュメントを読みましたが、このトピックに関して何も見つかりませんでした。
tensorflow - DeepExplainer を使用して、テンソルフロー バックエンドで Keras の MLP モデルのシャープ値を取得する
深層学習モデルのシャープな値を取得するために、DeepExplainer をいじっています。いくつかのチュートリアルに従うことで、いくつかの結果を得ることができます。つまり、どの変数がベース値からモデル予測をプッシュしているか、つまり、トレーニング セットの平均モデル出力です。
約 5,000 の観測値と 70 の特徴があります。DeepExplainer のパフォーマンスは非常に満足のいくものです。そして私のコードは次のとおりです。
そして、プロットは次のとおりです。
ここで、ベース値は 0.012 ( e.expected_value[0]からも確認できます) であり、出力値である 0.01 に非常に近い値です。
この時点で、いくつか質問があります。
1) 出力値は、model0.predict(test[healthFeatures])[947] = -0.103によって得られた予測と同一ではありません。出力値をどのように評価すればよいですか?
2) ご覧のとおり、SHAP 値の条件付き期待値を概算するために、トレーニング セット全体を背景として使用しています。トレーニング セットからのランダム サンプルとセット全体からのランダム サンプルの使用の違いは何ですか? パフォーマンスの問題のみに関連していますか?
よろしくお願いします！
python-3.x - プロット(shap_valuesによって生成された)をpngに保存するには?
Shap ライブラリを使用して、変数の重要度を視覚化します。
shap_summary_plot を「png」画像として保存しようとしましたが、私の image.png は空の画像を取得します
これは私が使用したコードです:
コードは機能しましたが、保存された画像は空でした。
プロットを image.png として保存するにはどうすればよいですか?