SHAP 是一種解釋機器學習模型預測結果的方法，它基于博弈論中的 Shapley 值理論。

它通過計算每個特征對模型輸出的貢獻度，幫助我們理解模型的決策過程。

SHAP 適用于各種類型的機器學習模型，使得黑盒模型（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡、隨機森林等）的預測更加透明、可解釋。

核心概念

• Shapley 值
  源自博弈論的 Shapley 值，用于公平地分配合作博弈中各參與者的收益。
  在機器學習中，SHAP 通過計算每個特征在不同組合中的邊際貢獻，求取其平均值，從而得到該特征的 Shapley 值。這種方法確保了模型解釋的公平性和一致性。
• 可加性解釋模型
  SHAP 構建了一個可加性的解釋模型，將模型的預測結果表示為各特征貢獻的線性組合。
  這種方法確保了特征貢獻的總和等于模型的預測值，從而提供了一種一致且直觀的解釋方式。

SHAP的主要特點

1.一致性

如果模型的特征貢獻增加，那么相應的SHAP值也會增加，確保解釋的合理性。

2.局部解釋

3.全局解釋

通過對多個數(shù)據(jù)點的SHAP值進行匯總，提供模型整體行為的洞察。

SHAP的優(yōu)勢

• 模型無關性
  SHAP 適用于多種機器學習模型，包括線性模型、樹模型和深度學習模型等。
• 理論基礎
  SHAP基于Shapley值，具有堅實的理論支持，確保解釋的公平性和一致性。
• 可視化能力
  SHAP提供多種可視化工具，幫助直觀地理解特征對模型預測的影響。

案例分享

下面，我們來訓練一個 XGBoost 模型并計算 SHAP 值來解釋每個特征如何影響預測。

首先，我們加載數(shù)據(jù)集（加利福尼亞住房數(shù)據(jù)集）并訓練一個 XGBoost 模型

import shap
import xgboost as xgb
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加載加利福尼亞住房數(shù)據(jù)集
california_housing = fetch_california_housing()
X, y = california_housing.data, california_housing.target
feature_names = california_housing.feature_names
X = pd.DataFrame(X, columns=feature_names)

# 拆分訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
model = xgb.XGBRegressor(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

接下來，計算訓練集上的 SHAP值，并使用 shap.summary_plot 展示了各特征對模型預測的總體影響。

explainer = shap.Explainer(model,X_train)
shap_values = explainer(X_train)
shap.summary_plot(shap_values, X_train, feature_names=feature_names)

下圖按所有樣本的 SHAP 值大小總和對特征進行排序，并使用 SHAP 值顯示每個特征對模型輸出的影響的分布。

我們還可以只取每個特征的 SHAP 值的平均絕對值來獲得標準條形圖。

shap.plots.bar(shap_values,show=False)

最后，我們使用 shap.force_plot 展示了單個樣本的特征貢獻，幫助我們理解模型對該樣本的具體預測。

shap.initjs()  # 初始化JS以便顯示交互圖
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values.values[0, :], X_train.iloc[0])