实战--SHAP机器学习黑箱解释模型

模型介绍

SHAP（SHapley Additive exPlanation，沙普利加和解释）是由经济学家Lloyd Shapley提出的博弈论概念，属于模型事后解释的方法。它的核心思想是计算特征对模型输出的边际贡献，再从全局和局部两个层面对“黑盒模型”进行解释。

SHAP实际是将输出值归因到每一个特征的shapely值上，换句话说，就是计算每一个特征的shapley值，依此来衡量特征对最终输出值的影响。

实战1--标准的UCI成人收入数据集

1、环境准备

本文实战过程在jupyter中操作，jupyter 进入预制虚拟环境可参考vscode虚拟环境_vscode虚拟环境安装其他包-CSDN博客

1.1 首先安装shap包

pip install shap

1.2 初始化 JavaScript 环境

shap.initjs()

作用：

1. 加载必要的 JavaScript 库：SHAP 的可视化图表依赖于一些 JavaScript 库，如 D3.js 等。shap.initjs() 会确保这些库被加载并初始化。
2. 配置可视化环境：它设置了一些默认配置，以便 SHAP 的图表能够在 Jupyter Notebook 中正确显示，包括图表的大小、颜色方案等。

3. 提供交互功能：SHAP 的一些图表是交互式的，允许用户通过鼠标悬停、点击等操作获取更多信息。shap.initjs() 确保这些交互功能能够正常工作。

通常，在使用 SHAP 进行模型解释和可视化时，建议在代码的开头调用 shap.initjs()，以确保后续的 SHAP 可视化图表能够正确显示。

2、数据集准备

2.1 使用标准的UCI成人收入数据集

X,y = shap.datasets.adult()

其中，X包含了数据集中的年龄等个人特征，y包含了数据集中的目标变量，即每个人的年收入是否超过 50,000 美元，表示为True/False

2.2 数据描述

X: