เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ค้นหาตัวแปรสำคัญในการทำนายโรคหัวใจด้วย SHAP

ในแบบฝึกหัดนี้ ให้ใช้ SHAP เพื่อวิเคราะห์ว่าฟีเจอร์ต่าง ๆ ส่งผลต่อการทำนายโรคหัวใจของ model ซึ่งเป็น RandomForestClassifier ที่ฝึกไว้แล้วอย่างไร

X ที่บรรจุฟีเจอร์, y ที่บรรจุ label และโมเดล random forest model ถูกโหลดไว้ให้แล้ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Explainable AI ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้าง SHAP tree explainer ชื่อ explainer
  • คำนวณ shap_values
  • คำนวณค่าเฉลี่ย absolute SHAP values ชื่อ mean_abs_shap

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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()
แก้ไขและรันโค้ด