python - 形状统计

Question

我曾经shap确定具有相关特征的多元回归的特征重要性。

import numpy as np
import pandas as pd  
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
import shap


boston = load_boston()
regr = pd.DataFrame(boston.data)
regr.columns = boston.feature_names
regr['MEDV'] = boston.target

X = regr.drop('MEDV', axis = 1)
Y = regr['MEDV']

fit = LinearRegression().fit(X, Y)

explainer = shap.LinearExplainer(fit, X, feature_dependence = 'independent')
# I used 'independent' because the result is consistent with the ordinary 
# shapely values where `correlated' is not

shap_values = explainer.shap_values(X)

shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type = 'bar')

shap提供图表来获取形状值。是否还有可用的统计数据？我对确切的形状值感兴趣。我阅读了 Github 存储库和文档，但我没有发现关于这个主题的任何内容。

Answer 1

当我们查看时，shap_values我们看到它包含一些正数和负数，并且它的维度等于boston数据集的维度。线性回归是一种 ML 算法，它计算最优y = wx + b的 ，其中yMEDVx是特征向量，w是权重向量。在我看来，shap_values存储wx- 每个特征的值乘以由线性回归计算的权重向量的矩阵。

所以为了计算想要的统计数据，我首先提取绝对值，然后对它们进行平均。顺序很重要！接下来，我使用初始列名并从最大效果到最小效果排序。有了这个，我希望我已经回答了你的问题！:)

from matplotlib import pyplot as plt


#rataining only the size of effect
shap_values_abs = np.absolute(shap_values)

#dividing to get good numbers
means_norm = shap_values_abs.mean(axis = 0)/1e-15

#sorting values and names
idx = np.argsort(means_norm)
means = np.array(means_norm)[idx]
names = np.array(boston.feature_names)[idx]

#plotting
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.barh(names, means)