Additivity check fails with XGBoost

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia eseguendo l'esempio segnalato di XGBRegressor con xgboost 1.7.6, shap 0.41.0 e fasttreeshap 0.1.6, quindi confrontalo con i casi nativi di SHAP e LightGBM. Esamina il percorso del controllo di additività di fasttreeshap.TreeExplainer e la sua gestione di XGBoost, inclusa la issue collegata, per identificare il motivo per cui il controllo fallisce. Il lavoro è completato quando l'esempio XGBoost viene eseguito senza l'eccezione di additività e il controllo rimane valido.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi,

when using XGB, the additivity check fails, while it does not when using native shap or lightgbm
Using xgboost 1.7.6, shap 0.41.0 and fasttreeshap 0.1.6

could it be linked to https://github.com/linkedin/FastTreeSHAP/issues/15 ?

example (changing algorithm or feature_perturbation lead to the same error):

from sklearn.datasets import make_regression
from xgboost import XGBRegressor
from lightgbm import LGBMRegressor
from fasttreeshap import TreeExplainer as FastTreeExplainer

X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=8, noise=1, random_state=8)
model = XGBRegressor()  #LGBMRegressor()
model.fit(X, y)
explainer = FastTreeExplainer(model, algorithm="auto", shortcut=False, feature_perturbation="tree_path_dependent")
shap_matrix = explainer.shap_values(X)

Exception: Additivity check failed in TreeExplainer! Please ensure [...]

The following runs fine

explainer = shap.TreeExplainer(model, feature_perturbation="tree_path_dependent")
shap_values = explainer.shap_values(X)

Thanks

Lingua principale
Python
Stelle
566
Fork
38
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