SHAPで所得水準を説明する
SHAPを使って、所得データセットの単一サンプルに対して、学習済みモデルの予測に各特徴量がどう影響しているかを分析・可視化しましょう。特徴量の寄与をより深く理解するために、waterfall plotを作成します。
学習済みのKNN model が読み込まれています。特徴量を含むデータセットは X に読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶExplainable AI
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
import shap
# Create the SHAP explainer
explainer = ____
# Compute SHAP values for the first instance in X
shap_values = ____
print(shap_values)