A partir de la definición, está claro que el valor de Shapley para la varianza explicada nunca será negativo.
¿Cómo explicas los valores de Shapley?
Esencialmente, el valor de Shapley es la contribución marginal promedio esperada de un jugador después de que se hayan considerado todas las combinaciones posibles. El valor de Shapley ayuda a determinar un pago para todos los jugadores cuando cada jugador podría haber contribuido más o menos que los demás.
¿Cómo se lee un diagrama de valores de Shapley?
¿Cómo interpretar la trama de resumen de forma?
El eje y indica el nombre de la variable, en orden de importancia de arriba a abajo. El valor junto a ellos es el valor SHAP medio.
En el eje x está el valor SHAP.
El color degradado indica el valor original de esa variable.
Cada punto representa una fila del conjunto de datos original.
¿Cómo calcula Python el valor de Shapley?
Este es un código de Python para calcular un valor de Shapley de un juego de forma característica.
Correr. python2 shapley.py
Formato de archivo de entrada. norte = norte v(1),…,v(1,2,…, n)
archivos Se ha proporcionado el archivo TestCases/divide_dollar que es para el juego Divide the Dollar versión 2 del Prof. Y.
¿Qué es el análisis de Shapley?
La regresión de Shapley (también conocida como análisis de dominancia o LMG) es un método computacionalmente intensivo popular entre los investigadores. Para describir el cálculo de la puntuación de una variable predictora, primero considere la diferencia en R2 al agregar esta variable a un modelo que contiene un subconjunto de las otras variables predictoras.
¿Qué es un diagrama de Shapley?
La línea de base para los valores de Shapley es el promedio de todas las predicciones. En la gráfica, cada valor de Shapley es una flecha que empuja para aumentar (valor positivo) o disminuir (valor negativo) la predicción. Estas fuerzas se equilibran entre sí en la predicción real de la instancia de datos.
¿El valor de Shapley está en el núcleo?
Todo juego convexo tiene un núcleo no vacío. En cada juego convexo, el valor de Shapley está en el centro.
¿Qué es un valor Shap negativo?
En este caso, podemos ver que para valores de RM por debajo de 7 (eje x), los valores SHAP (eje y) son prácticamente siempre negativos, lo que significa que los valores más bajos de esta característica empujan hacia abajo el valor de predicción. Además, si tiene un RM igual a 6, entonces puede tener un valor SHAP entre -2.5 y 0, dependiendo del valor de RAD.
¿Cómo se calcula Shap?
La idea es que: la suma de los pesos de todas las contribuciones marginales a los modelos de 1 característica debe ser igual a la suma de los pesos de todas las contribuciones marginales a los modelos de 2 características y así sucesivamente… En otras palabras, el la suma de todos los pesos en la misma “fila” debe ser igual a la suma de todos los pesos en cualquier otra “fila”.
¿Qué significa un valor de forma de cero?
Los valores SHAP son todos cero porque su modelo devuelve predicciones constantes, ya que todas las muestras terminan en una hoja. Esto se debe al hecho de que en su conjunto de datos solo tiene 18 muestras y, de forma predeterminada, LightGBM requiere un mínimo de 20 muestras en una hoja determinada (min_data_in_leaf está configurado en 20 de forma predeterminada).
¿Qué es Shap y cal?
SHAP y LIME son bibliotecas populares de Python para la explicabilidad del modelo. SHAP (SHapley Additive exPlanation) aprovecha la idea de los valores de Shapley para la puntuación de influencia de las características del modelo. En pocas palabras, LIME es rápido, mientras que los valores de Shapley tardan mucho en calcularse.
¿Qué es el modelo XGBoost?
XGBoost es un algoritmo que recientemente ha estado dominando el aprendizaje automático aplicado y las competencias de Kaggle para datos estructurados o tabulares. XGBoost es una implementación de árboles de decisión potenciados por gradientes diseñados para la velocidad y el rendimiento.
¿Qué es el valor esperado de Shap?
El valor base o el valor esperado es el promedio de la salida del modelo sobre los datos de entrenamiento X_train . Es el valor base utilizado en el gráfico siguiente.
¿Cuál es el valor Shap?
Los valores SHAP interpretan el impacto de tener un cierto valor para una característica determinada en comparación con la predicción que haríamos si esa característica tomara algún valor de referencia. Un ejemplo es útil, y continuaremos con el ejemplo de fútbol/fútbol americano de las lecciones de diagramas de dependencia parcial y de importancia de permutación.
¿Qué significa Shap?
SHAP (SHapley Additive exPlanations) es un enfoque teórico de juegos para explicar el resultado de cualquier modelo de aprendizaje automático. Conecta la asignación óptima de créditos con explicaciones locales utilizando los valores clásicos de Shapley de la teoría de juegos y sus extensiones relacionadas (consulte los artículos para obtener detalles y citas).
¿Cómo funciona el aprendizaje automático de lime?
LIME es independiente del modelo, lo que significa que se puede aplicar a cualquier modelo de aprendizaje automático. La técnica intenta comprender el modelo perturbando la entrada de muestras de datos y comprendiendo cómo cambian las predicciones. Esto requiere una comprensión profunda de la red y no se adapta a otros modelos.
¿Qué es la regresión de Shapley?
La regresión de valor de Shapley es una técnica para calcular la importancia relativa de las variables predictoras en la regresión lineal. Su aplicación principal es resolver una debilidad de la regresión lineal, que es que no es confiable cuando las variables pronosticadas están moderadamente correlacionadas.
¿Para qué se utiliza CatBoost?
CatBoost es un algoritmo para potenciar gradientes en árboles de decisión. Está desarrollado por investigadores e ingenieros de Yandex, y se utiliza para búsqueda, sistemas de recomendación, asistente personal, automóviles autónomos, predicción del tiempo y muchas otras tareas en Yandex y en otras empresas, incluidas CERN, Cloudflare, Careem taxi.
¿Cómo funciona el árbol Shap?
Tree SHAP es un algoritmo para calcular valores SHAP exactos para modelos basados en árboles de decisión. SHAP (SHapley Additive exPlanation) es un enfoque teórico de juegos para explicar el resultado de cualquier modelo de aprendizaje automático.
¿Se pueden agregar valores Shap?
1 respuesta. De Lundberg, autor del paquete: “La respuesta corta es sí, puede sumar valores SHAP en las columnas para obtener la importancia de un grupo completo de características (solo asegúrese de no tomar el valor absoluto como lo hacemos nosotros cuando cruzamos filas para la importancia de la característica global).
¿Es el modelo de Shap agnóstico?
LIME y SHAP son dos enfoques populares de explicación local independientes del modelo diseñados para explicar cualquier clasificador de caja negra dado. Específicamente, LIME y SHAP estiman las atribuciones de funciones en instancias individuales, que capturan la contribución de cada función en la predicción de caja negra.
¿Cuál es el valor base Shap?
SHAP proporcionará tanto el valor base como el valor de salida. El valor base es el resultado promedio del modelo (basado en los datos de entrenamiento proporcionados) mientras que el valor de resultado se ajusta (el autor usa el término “empujar”) por una característica diferente dado que se calcula el puntaje de la característica)
¿Qué es la teoría de juegos de valor?
El valor del juego, denotado por v, es el valor que un jugador, digamos el Jugador 1, tiene la garantía de al menos ganar si se apega a la combinación óptima designada de estrategias sin importar qué combinación de estrategias use el Jugador 2. No todos los juegos de suma cero son justos, aunque la mayoría de los juegos de salón de suma cero para dos personas son juegos justos.
¿Cuál es el núcleo de un juego?
En la teoría de juegos cooperativos, el núcleo es el conjunto de asignaciones factibles que no pueden ser mejoradas por un subconjunto (una coalición) de los agentes de la economía. Se dice que una asignación tiene la propiedad central si no hay una coalición que pueda mejorarla.