python - 我试图理解下面的预测模型的形状值。请帮我理解值(value)和解释器的o/p是什么意思？

Question

x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=42)
rf_model= RandomForestClassifier()
rf_model.fit(x_train, y_train)
rf_pred = rf_model.predict(x_test)


import shap
rf_explainer = shap.TreeExplainer(rf_model, x_train)

rf_vals = rf_explainer.shap_values(x_train)

o/p:100%|====================| 4778/4792 [03:26<00:00]

rf_explainer.expected_value

o/p: 数组([0.5763, 0.4237])

(虽然有了总结图，我明白了每个特征对模型的贡献是什么) (请解释一下输出中的这个数字是什么意思(4778/4792 和 array([0.5763, 0.4237])))

Answer 1

rf_explainer.expected_value 是所谓的“基值”，即模型在整个数据集上的“预期”值，这又意味着模型在不了解数据的情况下会预测什么。这些与类(class)频率接近，但不完全相等。

在解释模型的预测时:

1. 您从基值开始，所有数据点(在提供的后台数据集上)的基值都相同。
2. 在它们之上添加 SHAP 值以得出实际的模型预测。 SHA 值将显示特定特征对感兴趣预测的贡献。