基于MATLAB的SHAP (SHapley Additive exPlanations)解释模型预测方法的多种实现方式合集
2024.01.18 04:23浏览量:33简介:本文将介绍如何在MATLAB中实现SHAP方法,并分享多种实现方式。SHAP是一种用于解释机器学习模型预测结果的工具,它可以帮助我们理解模型预测的贡献因素。本文将提供源码和图表,以及实际应用和实践经验的说明,以帮助读者更好地理解SHAP方法。
千帆应用开发平台“智能体Pro”全新上线 限时免费体验
面向慢思考场景,支持低代码配置的方式创建“智能体Pro”应用
立即体验
在机器学习模型中,我们常常需要解释模型预测结果的原因。SHAP(SHapley Additive exPlanations)方法是一种用于解释机器学习模型预测结果的工具,它可以帮助我们理解模型预测的贡献因素。在MATLAB中,我们可以使用多种方式来实现SHAP方法。以下是其中三种实现方式的源码示例:
- 使用SHAP库
SHAP库是一个流行的Python库,提供了多种实现SHAP方法的工具。我们可以使用MATLAB的Python接口来调用SHAP库,从而实现SHAP方法。下面是一个示例代码:
在这个示例中,我们首先加载波士顿房价数据集,然后使用随机森林回归模型进行训练。接着,我们创建了一个SHAP解释器对象,并使用随机解释器对象计算了SHAP值。最后,我们使用SHAP库的summary_plot函数绘制了SHAP值热力图。import shap
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 加载数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target
# 训练模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X, y)
# 创建SHAP解释器对象
explainer = shap.Explainer(model)
# 生成一个随机解释器对象,以便于计算SHAP值
shap_values = explainer(X)
# 绘制SHAP值热力图
shap.summary_plot(shap_values, X)
- 使用MATLAB内置函数
MATLAB内置了一些函数,可以直接计算SHAP值。下面是一个示例代码:
在这个示例中,我们首先加载波士顿房价数据集,然后使用决策树回归模型进行训练。接着,我们使用MATLAB内置的shap函数计算了SHAP值。注意,shap函数需要MATLAB R2019b或更高版本才能使用。% 加载数据集
boston = load('boston.mat');
X = boston.data;
y = boston.target;
% 训练模型
model = fitrtree(X, y);
% 计算SHAP值
shap_values = shap(model, X);
- 使用自定义函数实现SHAP方法
如果以上两种方法都无法满足您的需求,您也可以自己实现SHAP方法。下面是一个示例代码:
```matlab
function shap_values = custom_shap(model, X)
n = size(X, 1);
shap_values = zeros(n, 1);
for i = 1:n
x_i = X(i, :);
x_i_shuffled = x_i(:); shuffle(x_i_shuffled);
x_i_shuffled = x_i_shuffled(:);
x_i_shuffled = x_i_shuffled(x_i_shuffled ~= x_i);
shap_values(i) = sum((predict(model, x_i) - predict(model, x_i_shuffled)) . (x_i - x_i_shuffled)) / (n-1); end; end; function [row, col] = find_nonmissing(var) row = find(~isnan(var)); col = find(~ismissing(var)); end; function x_i = shuffle(x) n = length(x); [x1, idx] = sort(x); idx2 = idx; for i = 1:n-1 swap(idx2, i+1, mod(i+1, n)+1); end; x_i = x1(idx2); end; function [v, d] = predict(model, x) v = model.predictorMatrix x’; d = model.responseMatrix * x’; end;

发表评论
登录后可评论,请前往 登录 或 注册