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Wichtige Prädiktoren für Herzkrankheiten mit SHAP bestimmen

Deine Aufgabe ist es, mithilfe von SHAP zu verstehen, wie verschiedene Merkmale in einem vortrainierten RandomForestClassifier-Modell die Vorhersage von Herzkrankheiten beeinflussen.

X mit den Merkmalen und y mit den Labels sowie der Random-Forest-Klassifikator (model) wurden bereits geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Erklärbare KI in Python

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle einen SHAP-TreeExplainer namens explainer.
  • Berechne shap_values.
  • Berechne die mittleren absoluten SHAP-Werte (mean_abs_shap).

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

import shap

# Create a SHAP Tree Explainer
explainer = ____

# Calculate SHAP values
shap_values = ____

# Calculate mean absolute SHAP values
mean_abs_shap = ____

plt.bar(X.columns, mean_abs_shap)
plt.title('Mean Absolute SHAP Values for RandomForest')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen