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MLPClassifier를 위한 Kernel Explainer

Neural networks는 매우 정확할 수 있지만, 구조가 복잡해 의사결정을 이해하기가 어렵습니다. 이제 SHAP Kernel Explainer를 사용해 adult income 데이터셋으로 학습된 MLPClassifier를 해석해 보겠습니다. 이 모델에서 소득을 예측하는 데 세 가지 특징(나이, 교육 수준, 주당 근로 시간) 중 어떤 것이 가장 중요한지 살펴보세요.

예측 변수들이 들어 있는 X, 합격 여부가 들어 있는 y, 그리고 사전 학습된 MLPClassifier model이 미리 로드되어 있어요.

Instrucţiuni

100 XP
  • MLPClassifier model과 X에서 10개 샘플로 만든 k-평균 요약을 사용해 SHAP Kernel Explainer를 인스턴스화하세요.
  • X에 대한 shap_values를 생성하세요.
  • 평균 절댓값 SHAP 값을 계산해 합격에 영향을 주는 핵심 요인을 파악하세요.