Hodnocení konzistence vysvětlení pomocí SHAP

Ohodnoť konzistenci vysvětlení důležitosti příznaků pomocí hodnot SHAP na dvou různých podmnožinách pojišťovacího datasetu.

Podmnožiny X1, X2, y1 a y2 jsou pro tebe předem načteny spolu s model1 natrénovaným na první podmnožině a model2 natrénovaným na druhé podmnožině.

Toto cvičení je součástí kurzu

Explainable AI v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Vypočítej shap_values1 a feature_importance1 pro model1.
Vypočítej shap_values2 a feature_importance2 pro model2.
Vypočítej consistency mezi důležitostmi příznaků.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Calculate SHAP values and feature importance for model1
explainer1 = shap.TreeExplainer(model1)
shap_values1 = ____
feature_importance1 = ____

# Calculate SHAP values and feature importance for model2
explainer2 = shap.TreeExplainer(model2)
shap_values2 = ___
feature_importance2 =____

# Consistency calculation
consistency = ____
print("Consistency between SHAP values:", consistency)

Upravit a spustit kód