FastTreeSHAP summary_plot plots interaction value instead of impact on model output
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評価
- 難易度
- 3/5
- 見積もり時間
- 1〜2日
- 初心者へのやさしさ
- 48/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
再現した shap_values の 3-D 形状と、issue にある棒グラフの例を使用して、fasttreeshap.summary_plot() から始めます。生成された特徴量ランキングを文書化された期待される出力と比較し、その後、完成した動作が相互作用値ではなくモデル出力への影響を表していることを確認します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
I am using FastTreeSHAP to help explained my random forest model prediction having over 40K samples and 24 features.
explainer = fasttreeshap.TreeExplainer(model, algorithm='auto' ,n_jobs=-1)
shap_values = explainer(X_test).values
shap_values.shape
(40682, 24, 5)
# plotting
fasttreeshap.summary_plot(shap_values, X_test, plot_type = 'bar')
The output figure is (showing top-5 features interaction):
I expected output figure to look similar to below image (FastTreeSHAP docs).
Is there any change in the summary_plot() method?
- 主要言語
- Python
- スター
- 566
- フォーク
- 38
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
コントリビューションガイド
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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