python - 我试图了解下面预测模型的形状值。请帮助我理解价值和解释器的o / p是什么意思？

Question

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=42)
rf_model= RandomForestClassifier()
rf_model.fit(x_train, y_train)
rf_pred = rf_model.predict(x_test)


import shap
rf_explainer = shap.TreeExplainer(rf_model, x_train)

rf_vals = rf_explainer.shap_values(x_train)

o/p: 100%|====================| 4778/4792 [03:26<00:00]

rf_explainer.expected_value

o/p: 数组([0.5763, 0.4237])

（虽然通过摘要图，我了解每个特征对模型的贡献是什么）（请解释一下输出均值（4778/4792 和数组（[0.5763, 0.4237]）中的这个数字是什么））

Answer 1

rf_explainer.expected_value所谓的“基础值”，即模型在整个数据集上的“预期”值，这反过来意味着模型在不了解数据的情况下会预测什么。这些与类频率很接近，但并不完全相等。

在解释模型的预测时：

1. 您从基值开始，所有数据点都相同（在提供的背景数据集上）。
2. 在它们之上添加 SHAP 值以得出实际的模型预测。SHAP 值将显示对感兴趣预测的特定特征贡献。