BaşlayınÜcretsiz başlayın

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, kursun bir parçasıdır

Python ile Açıklanabilir AI

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • RandomForest modeli için explainer adlı bir SHAP ağaç açıklayıcısı başlat.
  • Veri kümesi için shap_values hesapla.
  • En etkili özellikleri belirlemek için ortalama mutlak SHAP değerlerini hesapla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır