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Exercise

SHAP を使って医療費の主要な予測因子を見つける

SHAP 値は、Machine Learning モデルの予測に対して有益な説明を提供します。ここでは、RandomForestRegressor の model における各特徴量が保険料の予測にどの程度影響しているかを、SHAP を用いて解き明かします。

予測に用いる特徴量の X、保険料の y、そして RandomForest 回帰器の model はすでに読み込まれています。

コードの実行には時間がかかる場合があります。

Instructions

100 XP
  • RandomForest の model に対して、explainer という名前の SHAP TreeExplainer を初期化します。
  • データセットに対する shap_values を計算します。
  • 平均絶対 SHAP 値を算出し、影響の大きい特徴量を特定します。