文件名称:
researchableShap-源码
开发工具:
文件大小: 144mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：SHAP（SHapley添加剂分解法）是一种博弈论方法，用于解释任何机器学习模型的输出。它使用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展将最佳信用分配与本地解释联系起来（详细信息和引文，请参见）。
安装
Shap可以从或 安装：
pip install shap
or
conda install -c conda-forge shap
TreeExplainer的树合奏示例（XGBoost / LightGBM / CatBoost / scikit-learn / pyspark模型）
尽管SHAP可以解释任何机器学习模型的输出，但我们已经开发了一种用于树状集成方法的高速精确算法（请参阅我们的）。 XGBoost ， LightGBM ， CatBoost ， scikit-learn和pyspark树模型支持快速的C ++实现：
import xgboost
import sha
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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