SHAP：修订间差异

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==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 ==
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[[Category:模型评估]]

2024年1月23日 (二) 14:28的最新版本

SHAP.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在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-支持循环否
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
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
WikimediaUI-Globe.svg相关网站




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

取自“https://wiki.statsape.com/index.php?title=SHAP&oldid=8436”
最近修改
此页面最后编辑于2024年1月23日 (星期二) 14:28。
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