1. Aprende
    2. /
  2. Cursos
    3. /
  3. AI Explicabil în Python
Connected

Ejercicio

SHAP vs. abordări specifice modelului

Vei compara puterea explicativă a valorilor SHAP dintr-un Kernel Explainer cu coeficienții regresiei logistice, ambele antrenate pe setul de date privind venitul. O funcție auxiliară plot_importances() este apelată la sfârșitul scriptului pentru a reprezenta grafic importanțele pe același plot.

X conținând caracteristicile și y conținând etichetele, precum și modelul de regresie logistică model, au fost preîncărcate. matplotlib.pyplot a fost importat ca plt.

Instrucciones

100 XP
  • Calculează coeficienții modelului de regresie logistică model.
  • Creează un Kernel Explainer pentru a calcula shap_values folosind modelul de regresie logistică model și un rezumat k-means din 10 eșantioane extrase din X.
  • Calculează media valorilor absolute SHAP pentru a estima impactul fiecărei caracteristici.