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SHAP एक्सप्लेनेशन की consistency का मूल्यांकन

इंश्योरेंस डेटासेट के दो अलग-अलग सबसेट्स पर SHAP मानों का उपयोग करके feature importance एक्सप्लेनेशंस की consistency का मूल्यांकन करें.

सबसेट्स X1, X2, y1, और y2 आपके लिए पहले से लोड हैं, साथ ही model1 (पहले सबसेट पर प्रशिक्षित) और model2 (दूसरे सबसेट पर प्रशिक्षित) भी दिए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Explainable AI

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • model1 के लिए shap_values1 और feature_importance1 निकालें.
  • model2 के लिए shap_values2 और feature_importance2 निकालें.
  • feature importances के बीच consistency की गणना करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
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