Encontrar os principais indicadores de doenças cardíacas com SHAP
Sua tarefa é usar o SHAP para entender como os diferentes recursos de um model RandomForestClassifier pré-treinado influenciam as previsões de doenças cardíacas.
X contendo os recursos e y contendo os rótulos, e o model classificador de floresta aleatória foram pré-carregados para você.
Este exercício faz parte do curso
IA explicável em Python
Instruções do exercício
- Crie um explicador de árvore SHAP chamado
explainer. - Calcule
shap_values. - Calcule a média absoluta dos valores de SHAP
mean_abs_shap.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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()