Hogyan kell kiszámítani a Shapley értéket?
Pontszám: 4,2/5 ( 65 szavazat )A Shapley-érték kiszámítása az összes kombináció különbségének átlagából történik . Lényegében a Shapley-érték egy jellemző átlagos marginális hozzájárulása az összes lehetséges kombinációt figyelembe véve.
Hogyan számítják ki a Shapley-értéket?
A Shapley-érték kiszámítása az összes kombináció különbségének átlagából történik . Lényegében a Shapley-érték egy jellemző átlagos marginális hozzájárulása az összes lehetséges kombinációt figyelembe véve.
Mi a Shapley értéke a gépi tanulásban?
A Shapley-érték a marginális hozzájárulások (súlyozott) átlaga . A koalícióban nem lévő elemek jellemzőértékeit lecseréljük a lakásadatkészletből származó véletlenszerű jellemzőértékekre, hogy előrejelzést kapjunk a gépi tanulási modellből.
Hogyan olvassa el a Shapley-értéktáblázatot?
- Az y tengely a változó nevét jelöli, fontossági sorrendben fentről lefelé. A mellettük lévő érték az átlagos SHAP érték.
- Az x tengelyen a SHAP érték. ...
- A színátmenet színe az adott változó eredeti értékét jelzi. ...
- Minden pont egy sort jelöl az eredeti adatkészletből.
Shapley értéke a magban van?
Minden konvex játéknak van egy nem üres magja. Minden konvex játékban a Shapley-érték a magban van.
Kooperatív játékok és a Shapley-érték
Lehetnek-e a Shapley-értékek negatívak?
Az ott található definícióból világos, hogy a Shapley-féle varianciaérték soha nem lesz negatív .
Mi az a Shapley-érték regresszió?
A Shapley Value regresszió egy technika a prediktor változók relatív fontosságának meghatározására a lineáris regresszióban . Fő alkalmazása a lineáris regresszió egy gyenge pontjának feloldása, amely az, hogy nem megbízható, ha az előre jelzett változók mérsékelten vagy erősen korrelálnak.
Hogyan történik a Shap kiszámítása?
Az ötlet az, hogy: az 1-jellemzős modellekhez való összes marginális hozzájárulás súlyának összege egyenlő legyen a 2-jellemzős modellekhez és így tovább végzett összes marginális hozzájárulás súlyának összegével... Más szóval ugyanazon a „sorban” lévő összes súly összegének meg kell egyeznie bármely másik „sorban” lévő összes súly összegével.
Mi az a Shapley-cselekmény?
A Shapley-értékek alapértéke az összes előrejelzés átlaga. A diagramban minden Shapley-érték egy nyíl, amely növeli (pozitív érték) vagy csökkenti (negatív érték) az előrejelzést . Ezek az erők kiegyenlítik egymást az adatpéldány tényleges előrejelzésénél.
Mi a SHAP érték ML-ben?
A SHAP-értékek értelmezik egy adott jellemző értékének hatását ahhoz az előrejelzéshez képest, amelyet akkor tennénk, ha az adott elem valamilyen alapértéket venne fel. Egy példa hasznos, és folytatjuk a foci/futball példát a permutáció fontosságáról és a részleges függőségről szóló leckékből.
Mi az a Shap elemzés?
A SHAP az SHapley Additive ExPlanations rövidítése . A formás értékeket a kooperatív játékelmélet fogalmainak és a helyi magyarázatok beépítésével kapjuk meg. ... Az egyes jellemzők esetében a SHAP-érték magyarázatot ad az átlagos modell-előrejelzés és a példány tényleges előrejelzése közötti különbség magyarázatára.
Mi a Shapley jelentősége?
A funkció fontossága segít megbecsülni, hogy az adatok egyes jellemzői mennyiben járultak hozzá a modell előrejelzéséhez . ... Nagyobb jelentőséget kaphatnak azok a jellemzők, amelyek először kettészelték a modellt. Ez a motiváció a legújabb jellemző-hozzárendelési módszer, a Shapley Additive Explanations használatához.
Hogyan számítja ki a Python a Shapley-értéket?
- Fuss. python2 shapley.py <bemeneti fájlnév>
- Beviteli fájl formátum. N = n. v(1),...,v(1,2,…, n) ...
- Fájlok. TestCases/divide_dollar fájlt biztosítottunk, amely Prof. Y. Divide the Dollar 2. verziójú játékához való.
Mi az a forma?
A SHAP (SHapley Additive ExPlanations) egy játékelméleti megközelítés bármely gépi tanulási modell kimenetének magyarázatára . Összeköti az optimális kreditelosztást a helyi magyarázatokkal, a játékelmélet klasszikus Shapley-értékei és a hozzájuk kapcsolódó kiterjesztések segítségével (a részletekért és az idézetekért lásd a papírokat).
Mi az az értékjáték elmélet?
A játék v-vel jelölt értéke az az érték, amelyet egy játékos, mondjuk az 1. játékos, legalább nyer, ha ragaszkodik a kijelölt optimális stratégia-keverékhez, függetlenül attól, hogy a 2. játékos milyen stratégiákat használ . ... Nem minden nulla összegű játék tisztességes, bár a legtöbb kétszemélyes zéró összegű társasjáték fair játék.
Hogyan működik a lime a gépi tanulásban?
A LIME modell-agnosztikus, ami azt jelenti, hogy bármilyen gépi tanulási modellre alkalmazható. A technika az adatminták bevitelének megzavarásával és az előrejelzések változásának megértésével próbálja megérteni a modellt . ... Ez a hálózat alapos megértését igényli, és nem skálázható más modellekre.
Mi az a Shap és a lime?
A SHAP és a LIME egyaránt népszerű Python - könyvtárak a modellmagyarázhatóság érdekében . A SHAP (SHapley Additive ExPlanation) a Shapley-értékek ötletét használja ki a modell jellemzőinek befolyásának pontozására. ... Egyszerűen fogalmazva, a LIME gyors, míg a Shapley-értékek kiszámítása sok időt vesz igénybe.
Mi az az XGBoost modell?
Az XGBoost egy olyan algoritmus, amely a közelmúltban uralja az alkalmazott gépi tanulást és a Kaggle versenyeket a strukturált vagy táblázatos adatokért. Az XGBoost a sebesség és a teljesítmény érdekében tervezett színátmenettel növelt döntési fák megvalósítása .
Mit jelent a negatív Shap érték?
Ebben az esetben azt láthatjuk, hogy az RM 7 (x tengely) alatti értékeknél az SHAP értékek (y tengely) gyakorlatilag mindig negatívak, ami azt jelenti , hogy ennek a tulajdonságnak az alacsonyabb értékei lefelé tolják az előrejelzési értéket . Továbbá, ha az RM értéke 6, akkor a SHAP értéke -2,5 és 0 között lehet, a RAD értékétől függően.
Hogyan működik a tree Shap?
A Tree SHAP egy olyan algoritmus, amely pontos SHAP értékeket számít ki döntési fák alapú modellekhez . A SHAP (SHapley Additive exPlanation) egy játékelméleti megközelítés bármely gépi tanulási modell kimenetének magyarázatára.
Hozzáadhat Shap értékeket?
1 Válasz. Lundbergtől, a csomag szerzőjétől: "A rövid válasz igen , összeadhatja a SHAP értékeket az oszlopok között, hogy felmérje a szolgáltatások egész csoportjának fontosságát (csak ügyeljen arra, hogy ne az abszolút értéket vegye fel, mint ahogyan az átlépéskor sorok a globális jellemzők fontosságára vonatkozóan).
Mi az a járművezetői elemzés?
A vezetői elemzés, amely más néven kulcsfontosságú tényezők elemzése, fontosságelemzése és relatív fontosságelemzése, számszerűsíti egy sor előrejelző változó fontosságát az eredményváltozó előrejelzésében . Mindegyik előrejelzőt általában meghajtónak nevezik.
Mi a kapcsolat a relatív súlyok és az eltérések között?
A Johnson-féle relatív súlyok egy módszer a korrelált prediktorváltozók relatív fontosságának számszerűsítésére a regressziós elemzésben. A „relatív fontosság” ebben az összefüggésben azt jelenti, hogy az y varianciájának az x j által elszámolt hányada. Más szóval, segít kitalálni, hogy mely változók járulnak hozzá leginkább az r-négyzethez.
Mennyire fontosak a funkciók megértése?
Az ötlet egyszerű: a modell teljesítményének értékelése után módosítja egy érdekes jellemző értékeit, és újraértékeli a modell teljesítményét. A teljesítményben megfigyelt átlagos csökkenés – esetünkben a görbe alatti terület – a jellemző fontosságát jelzi.