利用Shap值进行异常值检测

利用Shap值进行异常值检测

目录

​​SHAP的简介​​

​​SHAP是如何评价树模型中的特征对于结果的贡献度？​​

​​利用Shap值进行异常值检测​​

SHAP的简介

SHAP，沙普利值，SHapley Additive exPlanations，沙普利添加和解释，是一种博弈论方法，是博弈论大师Lloyd S. Shapley(劳埃德·沙普利)提出来的一种针对合作博弈的解决方案。它被用于解释任何机器学习模型的输出。 它使用博弈论中的经典 Shapley 值及其相关扩展将最优信用分配与局部解释联系起来。

SHAP方法，现在经常用来解释大多数机器学习模型的输出。几乎可以给所有机器学习、深度学习提供一个解释的方案，包括树模型、线性模型以及神经网络模型。

官方文档：​​Welcome to the SHAP documentation — SHAP latest documentation​​

github：​​GitHub - slundberg/shap: A game theoretic approach to explain the output of any machine learning model.​​

SHAP是如何评价树模型中的特征对于结果的贡献度？

从博弈论的角度，把数据集中的每一个特征变量当成一个玩家，用该数据集去训练模型得到预测的结果，可以看成众多玩家合作完成一个项目的收益。Shapley value通过考虑各个玩家做出的贡献，来公平的分配合作的收益。

利用Shap值进行异常值检测

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。