生成SHAP依赖图

Question

是否有一个包允许为非基于XGBoost或决策树的模型的多个观测值估计shap值？我用Caret和NNET创建了一个神经网络。我想开发一个蜂温图和形状依赖图，以探讨我的模型中的某些变量与结果之间的关系。我唯一的成功是使用DALEX包来估计SHAP值，但是DALEX只对单个实例这样做，不能使用SHAP值进行全局分析。任何洞察力或帮助都将不胜感激！

我试过使用不同的shap包(快速成形，shapr)，但这些需要基于决策树的模型。我试着用插入符号创建一个XGBoost模型，但是这个模型在r中的shap包中没有很好地实现，并且无法得到我想要的结果。

Answer 1

SHAP (SHapley加法exPlanations)值可以通过分析每个特征对模型预测的贡献来解释机器学习模型的输出。R中有几个包可以用来计算SHAP值，包括shapr、快捷SHAP和DALEX。

如果您已经使用插入包和nnet训练过神经网络，则可以使用iml包来计算模型的SHAP值。iml软件包支持广泛的机器学习模型，包括神经网络，并且可以计算多个观测的SHAP值。

要使用iml包，首先需要在R环境中安装和加载它。您可以通过运行以下命令来做到这一点：

install.packages("iml")
library(iml)

接下来，您需要使用插入包加载经过训练的神经网络模型。一旦加载了模型，就可以使用iml包中的explain()函数来计算模型的SHAP值。函数接受以下参数：

• 模型:解释
• 数据的模型:解释
• 标签的数据:解释

的标签或结果变量

例如，如果您经过训练的模型存储在一个名为nn_model的对象中，而您的数据存储在名为data的数据框架中，那么您可以如下所示计算模型的SHAP值：

explained <- explain(nn_model, data, label)

一旦计算了模型的SHAP值，就可以使用iml包中的plot()函数来创建SHAP依赖图。这幅图显示了每个特征与模型的预测之间的关系，并可以帮助您识别在确定结果时最重要的特征。

例如，如果要为神经网络模型创建SHAP依赖图，可以使用以下代码：

plot(explained)

或者，您可以使用shap包中的plot_shap_summary()函数创建一个蜂巢状图，它显示了每个特性的SHAP值的分布情况。此图还可以帮助您理解每个特性与模型预测之间的关系。

若要使用plot_shap_summary()函数创建蜂巢式绘图，可以使用以下代码：

shap_values <- shap_values(explained)
plot_shap_summary(shap_values)

我希望这能帮到你!如果你还有其他问题，请告诉我。