ÎncepețiÎncepe gratuit

Identificarea principalilor predictori ai costurilor medicale cu SHAP

Valorile SHAP oferă explicații valoroase pentru predicțiile realizate de modelele de machine learning. Acum vei folosi SHAP pentru a înțelege influența diferitelor caracteristici ale unui model RandomForestRegressor asupra predicției costurilor de asigurare.

X cu caracteristicile predictorilor și y cu costurile de asigurare, împreună cu modelul model RandomForest, au fost deja încărcate pentru tine.

Reține că execuția codului poate dura câteva momente.

Acest exercițiu face parte din cursul

AI Explicabil în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Inițializează un explicator SHAP de tip arbore numit explainer pentru modelul model RandomForest.
  • Calculează shap_values pentru setul de date.
  • Calculează media valorilor SHAP absolute pentru a identifica cele mai influente caracteristici.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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()
Editează și rulează codul