用 SHAP 找出心臟疾病的關鍵預測因子
你的任務是使用 SHAP，了解預先訓練好的 RandomForestClassifier model 中，各個特徵如何影響對心臟疾病的預測。
已為你預先載入包含特徵的 X、包含標籤的 y，以及隨機森林分類器 model。
本練習屬於課程
Python 的 Explainable AI
練習說明
- 建立名為
explainer的 SHAP tree explainer。 - 計算
shap_values。 - 計算絕對 SHAP 值的平均值
mean_abs_shap。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
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()