数据分析：R语言计算XGBoost二分类模型的SHAP值
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文章目录
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- 介绍
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- SHAP用途
- 计算方法：
- 应用
- 加载R包
- 导入数据
- 建模
- 平均SHAP值计算
- 单个样本的每个特征的SHAP值
- 蜜蜂图
- 依赖图
- 单个样本的SHAP解释（Force Plot）
- 其他方法
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- 计算SHAP值
- 单个个体预测结果
- 系统信息
介绍
SHAP（SHapley Additive exPlanations）值是一种解释机器学习模型预测的方法。它基于博弈论中的Shapley值概念，用于解释任何机器学习模型的输出。
SHAP用途
- 解释性：机器学习模型，尤其是复杂的模型如深度学习，往往被视为“黑箱”。SHAP值提供了一种方法来解释模型的预测，使得非技术用户也能理解模型是如何做出特定预测的。
- 特征重要性：SHAP值可以帮助识别对模型预测最重要的特征，这对于特征选择和模型理解非常重要。
- 模型调试：通过分析SHAP值，可以发现模型预测中的异常或不一致，帮助调试和改进模型。
- 模型公平性：SHAP值可以用来评估模型是否对某些群体有偏见，从而促进模型的公平性。