파이썬 예제 및 코드가 포함된 제아플레인 셰이프 값
HAP(SHapley Additive exPlanations)는 특정 예측을 할 때 각 특징의 중요도를 정량화하여 머신러닝 모델의 결과를 해석하는 방법입니다. 예측에 대한 기여도에 따라 각 특징에 값을 할당하는 게임 이론적 접근 방식입니다. 다음은 Python에서 SHAP 값을 사용하는 방법에 대한 예제입니다:먼저 SHAP 라이브러리를 설치해야 합니다:'``python!pip install shap```다음으로 작업할 데이터 집합을 로드해 보겠습니다. 이 예제에서는 Iris 데이터 집합을 사용하겠습니다:```pythonimport pandas as pdsklearn.datasets에서 load_iris 가져오기iris = load_iris()X = iris.datay = iris.target```이제 이 데이터 세트에서 모델을 훈련해 보겠습니다. 이 예제에서는 랜덤 포레스트 분류기를 사용하겠습니다:```pythonsklearn.ensemble에서 RandomForestClassifier를 가져옵니다.clf = 랜덤 포레스트 분류자()clf.fit(X, y)```이제 SHAP을 사용하여 이 모델의 예측을 설명할 수 있습니다. 먼저 단일 인스턴스에 대한 SHAP 값을 계산해 보겠습니다:```pythonimport shap설명자 = shap.TreeExplainer(clf)shap_values = explainer.shap_values(X[0, :])```이제 `shap_values` 변수에 데이터 집합의 첫 번째 인스턴스에 대한 SHAP 값이 포함됩니다. force_plot()` 함수를 사용하여 이 값을 시각화할 수 있습니다:```pythonshap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0], iris.feature_names)```그러면 이 인스턴스에 대한 예측에 대한 각 특징의 기여도를 보여주는 대화형 플롯이 표시됩니다.또한 전체 데이터 세트의 평균 SHAP 값을 계산할 수도 있습니다:```pythonshap_values = explainer.shap_values(X)shap.summary_plot(shap_values, X, iris.feature_names)```그러면 전체 데이터 세트에 걸쳐 각 특징에 대한 SHAP 값의 분포를 보여주는 요약 플롯이 표시됩니다.마지막으로 SHAP을 사용하여 중요도에 따라 특징의 순위를 매길 수 있습니다:```pythonimport numpy as npfeature_importance = np.abs(shap_values).mean(axis=0)sorted_idx = np.argsort(feature_importance)[::-1]for i in sorted_idx:    print("{}: {}".format(iris.feature_names[i], feature_importance[i]))```그러면 중요도에 따라 기능의 순위가 매겨진 목록이 출력됩니다.