SHAP untuk menjelaskan tingkat pendapatan
Latih penggunaan SHAP untuk menganalisis dan memvisualisasikan bagaimana setiap fitur memengaruhi prediksi model terlatih pada satu sampel dari himpunan data pendapatan, menggunakan waterfall plot untuk wawasan lebih dalam tentang kontribusi fitur.
Sebuah model KNN yang telah dilatih sudah dimuat untuk Anda. Himpunan data yang berisi fitur dimuat dalam X.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Explainable AI in Python
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
import shap
# Create the SHAP explainer
explainer = ____
# Compute SHAP values for the first instance in X
shap_values = ____
print(shap_values)