做招标网站 如何,绍兴网站制作工具,wordpress 新闻面板,wordpress 漫画站SHAP分析交互作用的功能#xff0c;如果你用的模型是xgboost
如果在SHAP分析中使用的是xgoost模型#xff0c;就可以使用SHAP分析内置的交互作用分析#xff0c;为分析变量间的相互提供了另外一个观察的视角。关于SHAP交互作用分析#xff0c;一个参考资料#xff0c;还是…SHAP分析交互作用的功能如果你用的模型是xgboost
如果在SHAP分析中使用的是xgoost模型就可以使用SHAP分析内置的交互作用分析为分析变量间的相互提供了另外一个观察的视角。关于SHAP交互作用分析一个参考资料还是很值得看看。
SHAP分析内置的交互作用可视化汇总图。是使用R语言shapviz包实现。前提是用的模型是xgboost还要在获得shap对象的时候将参数“interactionsTRUE”。这个图对角线上是主效应对角线两侧是交互作用大概就是里面的点分得越开交互作用越大。 如果觉得不够直观还可以获取交互作用的SHAP值来绘制热图。R语言shapviz包中使用sv_interaction(shap obj)函数来绘制上面的图如果将其中的参数“kind‘no’”那么就会获得一个交互作用的数据表而不是图。这个数据表直接导入pheatmap函数来绘制热图应该是比较容易看懂。 这时候如果已经选出了感兴趣的变量推荐你选择一个连续变量。这时候可以聚焦观察这两个变量之间的交互作用。这个功能并不需要xgboost模型。 如果恰巧与这个变量有交互作用的变量是一个分类变量你可以用分层分析来观察两者之间的交互作用包括使用限制性立方样条回归来拟合分层的SHAP值。 也有一些专门分析交互作用的专门的R包比如interactions或许使用SHAP分析发现交互作用之后就可以引入这些包来进行一些交互作用分析而以上的功能为我们提供了更多的选择。实现代码保存在和鲸社区相关项目一键复现。
