1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Explainable AI v Pythonu
Connected

cvičení

SHAP vs. přístupy specifické pro model

Porovnáš vysvětlovací sílu SHAP hodnot z Kernel Explaineru s koeficienty logistické regrese – oboje natrénované na datové sadě příjmů. Na konci skriptu se zavolá pomocná funkce plot_importances(), která vykreslí důležitosti do jednoho grafu.

Proměnné X s příznaky a y s popisky a logistický regresní model model jsou pro tebe předem načteny. matplotlib.pyplot je importován jako plt.

Pokyny

100 XP
  • Vypočítej koeficienty logistického regresního modelu model.
  • Vytvoř Kernel Explainer pro výpočet shap_values pomocí logistického regresního modelu model a k-means souhrnu 10 vzorků z X.
  • Vypočítej průměrné absolutní SHAP hodnoty pro odhad vlivu každého příznaku.