НачатьНачать бесплатно

Поиск ключевых предикторов сердечно-сосудистых заболеваний с помощью SHAP

Ваша задача — применить SHAP, чтобы понять, как различные признаки влияют на предсказания заранее обученного классификатора RandomForestClassifier (model) при диагностике сердечно-сосудистых заболеваний.

Массив признаков X, вектор меток y и классификатор случайного леса model уже загружены для вас.

Это упражнение является частью курса

Объяснимый ИИ на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Создайте SHAP-объяснитель для деревьев с именем explainer.
  • Вычислите shap_values.
  • Вычислите среднее абсолютное значение SHAP mean_abs_shap.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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()
Редактировать и запускать код