Tìm các yếu tố dự báo bệnh tim quan trọng với SHAP
Nhiệm vụ của bạn là dùng SHAP để hiểu các đặc trưng khác nhau trong RandomForestClassifier model đã huấn luyện sẵn ảnh hưởng thế nào đến dự đoán bệnh tim.
X chứa các đặc trưng và y chứa nhãn, cùng với bộ phân loại random forest model, đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Explainable AI trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một SHAP tree explainer tên
explainer. - Tính
shap_values. - Tính giá trị SHAP trung bình theo trị tuyệt đối
mean_abs_shap.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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()