SHAP で心疾患の主要な予測因子を見つける
あなたのタスクは、事前学習済みの RandomForestClassifier model に対して SHAP を用い、心疾患の予測に各特徴量がどのように影響しているかを理解することです。
特徴量を含む X、ラベルを含む y、そしてランダムフォレスト分類器 model はあらかじめ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
演習の手順
explainerという名前の SHAP の tree explainer を作成します。shap_valuesを計算します。- 平均絶対 SHAP 値
mean_abs_shapを計算します。
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 a SHAP Tree Explainer
explainer = ____
# Calculate SHAP values
shap_values = ____
# Calculate mean absolute SHAP values
mean_abs_shap = ____
plt.bar(X.columns, mean_abs_shap)
plt.title('Mean Absolute SHAP Values for RandomForest')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()