SHAP для пояснення рівнів доходу
Попрактикуйтеся використовувати SHAP, щоб аналізувати та візуалізувати, як кожна ознака впливає на прогнози натренованої моделі для одного зразка з набору даних про доходи, використовуючи водоспадну діаграму для глибшого розуміння внеску ознак.
Для вас завантажено натреновану модель KNN model. Набір даних з ознаками завантажено в X.
Ця вправа є частиною курсу
Пояснюваний ШІ в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
import shap
# Create the SHAP explainer
explainer = ____
# Compute SHAP values for the first instance in X
shap_values = ____
print(shap_values)