shap

项目介绍：SHAP (SHapley Additive exPlanations)

什么是SHAP？

SHAP（Shapley加法解释）是一种基于博弈论的方法，用来解释任何机器学习模型的输出。它使用经典的Shapley值，从最优的信用分配与局部解释相连接，来描述模型中各个特征的影响力。

安装

要使用SHAP，只需从PyPI或conda-forge安装即可：

pip install shap

或者

conda install -c conda-forge shap

SHAP的应用领域

树模型的高速算法

SHAP为树型模型（如XGBoost、LightGBM、CatBoost）开发了一个高速而精确的算法。这使得特征解释的计算变得快速且准确。示例如下：

import xgboost
import shap

# 训练一个XGBoost模型
X, y = shap.datasets.california()
model = xgboost.XGBRegressor().fit(X, y)

# 使用SHAP解释模型预测
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X)

# 可视化第一个预测的解释
shap.plots.waterfall(shap_values[0])

自然语言处理模型

SHAP还支持自然语言处理模型，通过添加合作规则来解释现代的大型自然语言处理模型，例如Hugging Face中的transformers库：

import transformers
import shap

model = transformers.pipeline('sentiment-analysis', return_all_scores=True)
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(["What a great movie! ...if you have no taste."])

# 可视化解释
shap.plots.text(shap_values[0, :, "POSITIVE"])

深度学习的DeepExplainer

Deep SHAP是一个用于深度学习模型的高速逼近算法，基于与DeepLIFT的联系：

import shap
import numpy as np

background = x_train[np.random.choice(x_train.shape[0], 100, replace=False)]
e = shap.DeepExplainer(model, background)
shap_values = e.shap_values(x_test[1:5])

# 绘制特征归因图
shap.image_plot(shap_values, -x_test[1:5])

模型无关的KernelExplainer

Kernel SHAP使用一种特殊加权的局部线性回归来估算任何模型的SHAP值，例如在经典的iris数据集上的多分类SVM：

import sklearn
import shap
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(*shap.datasets.iris(), test_size=0.2, random_state=0)
svm = sklearn.svm.SVC(kernel='rbf', probability=True)
svm.fit(X_train, Y_train)

explainer = shap.KernelExplainer(svm.predict_proba, X_train, link="logit")
shap_values = explainer.shap_values(X_test, nsamples=100)

shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0][0,:], X_test.iloc[0,:], link="logit")