shap值和 shap库可以使用。参见此答案例如。
从数据点的解释器中获取shap值后，您可以使用瀑布地块查看不同的特征是如何贡献决定的。
shap.plots.waterfall(shap_values[0])
它将给出类似的图：
SHAP values and the shap library can be used for this. See this answer for an example.
After getting the shap values out of the explainer for your datapoints, you can use the waterfall plots to see how different features contributed to the decision.
It will give a plot similar to this:
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shap值和 shap库可以使用。参见此答案例如。
从数据点的解释器中获取shap值后，您可以使用瀑布地块查看不同的特征是如何贡献决定的。
它将给出类似的图：
SHAP values and the shap library can be used for this. See this answer for an example.
After getting the shap values out of the explainer for your datapoints, you can use the waterfall plots to see how different features contributed to the decision.
It will give a plot similar to this: