SHAP ile temel tıbbi ücret öngörüleyicilerini bulma
SHAP değerleri, Machine Learning modellerinin yaptığı tahminler için içgörü sağlayan açıklamalar sunar. Şimdi, bir RandomForestRegressor modelünde çeşitli özelliklerin sigorta ücretlerini tahmin etmedeki etkisini çözümlemek için SHAP kullanacaksın.
Öngörücü özellikleri içeren X ve sigorta ücretlerini içeren y ile RandomForest regresyon modeli senin için önceden yüklendi.
Lütfen kodun çalışmasının biraz zaman alabileceğini unutma.
Bu egzersiz
Python ile Açıklanabilir AI
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- RandomForest
modeli içinexplaineradlı bir SHAP ağaç açıklayıcısı başlat. - Veri kümesi için
shap_valueshesapla. - En etkili özellikleri belirlemek için ortalama mutlak SHAP değerlerini hesapla.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
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()