XGboost分类与eli5包的问题

Question

在训练XGBoost分类模型时，我使用eli5函数"explain_prediction()“来查看对个人预测的特性贡献。

然而，eli5包似乎将我的模型看作是一个回归者而不是一个分类器。

下面是代码片段，显示我的模型、我的预测，然后是"explain_prediction“方法的输出。

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正如你所看到的，输出给出的分数是3.016，而不是0到1之间的概率。在这种情况下，我会期望0.953。

任何帮助都很感激。

Answer 1

eli5包似乎将我的模型看作是一个回归者而不是一个分类器。

通过将逆logit函数应用于boosting，将其转化为概率评分。

概率尺度是非线性的，这就使得特征贡献的数值解释变得更加困难。

。。输出的分数是3.016 .我以为会有0.953

1/ (1 + exp(-3.016)) = 0.9532917416863492