SHAP do wyjaśniania poziomów dochodów
Przećwicz używanie SHAP do analizowania i wizualizowania wpływu poszczególnych cech na predykcje wytrenowanego modelu dla pojedynczej próbki z zbioru danych o dochodach. Do głębszej analizy wkładu cech użyj wykresu kaskadowego (waterfall plot).
Wytrenowany model KNN model jest już wczytany. Zbiór danych zawierający cechy jest dostępny w zmiennej X.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wyjaśnialne AI w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
import shap
# Create the SHAP explainer
explainer = ____
# Compute SHAP values for the first instance in X
shap_values = ____
print(shap_values)