1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. AI Explicabil în Python
Connected

exercițiu

Kernel Explainer pentru MLPRegressor

Întrucât ești deja familiarizat cu setul de date privind admiterile, vei folosi Kernel Explainer din SHAP pentru a explica un MLPRegressor antrenat pe aceste date. Această metodă îți permite să evaluezi critic modul în care diferitele caracteristici influențează predicțiile modelului și să verifici aceste concluzii în raport cu înțelegerea pe care o ai deja despre set de date.

X, care conține variabilele predictoare, și y, care conține deciziile de admitere, împreună cu model-ul MLPRegressor pre-antrenat, au fost încărcate în prealabil.

Instrucțiuni

100 XP
  • Creează un Kernel Explainer SHAP folosind model-ul MLPRegressor și un rezumat k-means cu 10 eșantioane din X.
  • Generează shap_values pentru X.
  • Calculează media valorilor absolute SHAP pentru a identifica factorii cheie care influențează admiterile.