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在 LightGBM文档中声明可以设置predict_contrib=True来预测 SHAP 值。

我们如何提取 SHAP 值(除了使用shap包)?

我努力了

model = LGBM(objective="binary",is_unbalance=True,predict_contrib=True)
model.fit(X_train,y_train)
pred_shap = opt_model.predict(X_train) #Does not get SHAP-values

这似乎不起作用

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塑造价值观的LGBM方式pred_contrib=True

from lightgbm.sklearn import LGBMClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

X,y = load_iris(return_X_y=True)
lgbm = LGBMClassifier()
lgbm.fit(X,y)
lgbm_shap = lgbm.predict(X, pred_contrib=True)
# Shape of returned LGBM shap values: 4 features x 3 classes + 3 expected values over the training dataset
print(lgbm_shap.shape)
# 0th row of LGBM shap values for 0th feature
print(lgbm_shap[0,:4])

输出:

(150, 15)
[-0.0176954   0.50644615  5.56584344  3.43032313]

形状值来自shap

import shap
explainer = shap.TreeExplainer(lgbm)
shap_values = explainer.shap_values(X)
# num of predicted classes
print(len(shap_values))
# shap values for 0th class for 0th row
print(shap_values[0][0])

输出:

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array([-0.0176954 ,  0.50644615,  5.56584344,  3.43032313])

在我看来是一样的。

于 2020-11-11T20:15:49.357 回答
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由于两个不同lightgbmAPI 中控制参数的重复(命名不一致)而产生混淆。

两个主要 API 中的每一个都使用自己的拼写:

并且文档支持 C 版本(python API 拼写甚至不被视为别名......)

于 2020-11-21T16:23:48.783 回答