用 SHAP 找出心脏病的关键预测因子
您的任务是使用 SHAP 来理解预训练的 RandomForestClassifier model 中，不同特征如何影响对心脏病的预测。
已为您预加载了包含特征的 X、包含标签的 y，以及随机森林分类器 model。
本练习是课程的一部分
Python 可解释性 AI
练习说明
- 创建名为
explainer的 SHAP tree explainer。 - 计算
shap_values。 - 计算 SHAP 值的平均绝对值
mean_abs_shap。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
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()