SHAP

来自决策链云智库
SHAP.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
V1.0部署
SHAPSHAP.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名SHAP
功能主类别机器学习
英文缩写SHAP
功能亚类别模型评估
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一种用于解释机器学习模型预测的算法和框架。它基于博弈论中的Shapley值概念,并将其应用于解释预测模型中各个特征对最终预测结果的贡献程度。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口2个
Output-出口2个
Loop-支持循环
If/Switch-支持逻辑判断
输入输出
可生成数据表类型(推荐)
相关节点
上一节点机器学习基础绘图节点
下一节点多模型评估节点



概述

SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一种用于解释机器学习模型预测的算法和框架。它基于博弈论中的Shapley值概念,并将其应用于解释预测模型中各个特征对最终预测结果的贡献程度。

节点使用指南

  • 最适用的场景:中小数据集,变量不多的模型的可解释性分析。

参数配置

  • 绘图方法选择:可多选双坐标折线图,柱状图,热图,热力散点图,蜂群图。

注意事项

  • 不支持带空值运算,在选择多个预测值和真值时必须一一对应,
  • 节点可选出图,
  • 导入该节点的数据端口为绘图数据集,导入前注意接口颜色。

参考文献

查找其他类别的节点,请参考以下列表