SHAP per spiegare i livelli di reddito
Esercitati a usare SHAP per analizzare e visualizzare come ciascuna feature influisce sulle previsioni di un modello addestrato su un singolo campione dell'insieme di dati sul reddito, utilizzando un grafico a cascata (waterfall) per approfondire il contributo delle feature.
Un model KNN già addestrato è stato caricato per te. L'insieme di dati con le feature è caricato in X.
Questo esercizio fa parte del corso
Explainable AI in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
import shap
# Create the SHAP explainer
explainer = ____
# Compute SHAP values for the first instance in X
shap_values = ____
print(shap_values)