SHAP para explicar níveis de renda
Pratique o uso do SHAP para analisar e visualizar como cada recurso influencia as previsões de um modelo treinado em uma única amostra do conjunto de dados de renda, usando um gráfico em cascata para obter uma visão mais profunda das contribuições dos recursos.
Um KNN model treinado foi carregado para você. O conjunto de dados que contém os recursos está carregado em X.
Este exercício faz parte do curso
IA explicável em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
import shap
# Create the SHAP explainer
explainer = ____
# Compute SHAP values for the first instance in X
shap_values = ____
print(shap_values)