SHAP mit Python: Code und Erklärungen

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung
2. Überblick über SHAP
3. Vorbereitung des Tutorials
   • 3.1 Datensatz laden
   • 3.2 Datenexploration
4. Feature Engineering
   • 4.1 Auswahl der Merkmale
   • 4.2 Transformation kategorischer Merkmale
5. Modellbildung
   • 5.1 Auswahl des Modells
   • 5.2 Trainieren des Modells
6. SHAP-Erklärer
   • 6.1 Berechnung der SHAP-Werte
   • 6.2 Visualisierung der SHAP-Werte
7. Interpretation der SHAP-Plots
   • 7.1 Wasserfallplot
   • 7.2 Force-Plots
   • 7.3 Gestapelte Force-Plots
   • 7.4 Absolute Mean SHAP-Plot
   • 7.5 B-Schwarm-Plot
   • 7.6 Abhängigkeitsplot
8. Identifizierung von Interaktionen
   • 8.1 SHAP-Interaktionswerte
9. Zusammenfassung und Ausblick
10. Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Einleitung

Möchten Sie verstehen, wie Ihre Maschinenlernmodelle funktionieren und wie jedes Merkmal zum Ergebnis beiträgt? SHAP (SHapley Additive exPlanations) ist das leistungsstärkste Python-Paket für das Verständnis und die Fehlerbehebung Ihrer Modelle. In diesem Tutorial werden wir den SHAP-Code durchgehen und alle wichtigen Visualisierungen erklären.

Überblick über SHAP

SHAP ist ein Python-Paket, das es ermöglicht, die Beiträge einzelner Merkmale zu den Vorhersagen eines Modells zu verstehen. Es bietet verschiedene Visualisierungen wie den Wasserfallplot, Force-Plots und B-Schwarm-Plots.

Vorbereitung des Tutorials

3.1 Datensatz laden

Zunächst laden wir den Abalone-Datensatz, der zur Vorhersage des ALTERS von Abalonen verwendet wird.

3.2 Datenexploration

Wir erkunden den Datensatz, um ein Verständnis für die Merkmale zu entwickeln und deren Beziehung zur Zielvariable zu verstehen.

Feature Engineering

4.1 Auswahl der Merkmale

Wir wählen die relevanten Merkmale aus und bereiten sie für die Modellbildung vor.

4.2 Transformation kategorischer Merkmale

Kategorische Merkmale wie Geschlecht werden transformiert, um sie für das Modell nutzbar zu machen.

Modellbildung

5.1 Auswahl des Modells

Wir wählen das XGBoost-Modell für die Vorhersage des Alters der Abalonen.

5.2 Trainieren des Modells

Das Modell wird auf dem Trainingsdatensatz trainiert, um Vorhersagen zu treffen.

SHAP-Erklärer

6.1 Berechnung der SHAP-Werte

Wir berechnen die SHAP-Werte für jedes Merkmal, um ihren Beitrag zu den Vorhersagen zu verstehen.

6.2 Visualisierung der SHAP-Werte

Die SHAP-Werte werden visualisiert, um ihre Auswirkungen auf die Vorhersagen zu veranschaulichen.

Interpretation der SHAP-Plots

Wir interpretieren die verschiedenen SHAP-Plots, um Einblicke in die Funktionsweise des Modells zu gewinnen.

Wasserfallplot

Force-Plots

Gestapelte Force-Plots

Absolute Mean SHAP-Plot

B-Schwarm-Plot

Abhängigkeitsplot

Identifizierung von Interaktionen

Wir identifizieren Interaktionen zwischen Merkmalen mithilfe von SHAP-Interaktionswerten.

Zusammenfassung und Ausblick

Wir fassen die wichtigsten Erkenntnisse zusammen und geben einen Ausblick auf weiterführende Möglichkeiten der SHAP-Analyse.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

1. Was ist SHAP?

   • SHAP steht für SHapley Additive exPlanations und ist ein Python-Paket zur Interpretation von Maschinenlernmodellen.

2. Welche Visualisierungen bietet SHAP?

   • SHAP bietet verschiedene Visualisierungen wie den Wasserfallplot, Force-Plots und B-Schwarm-Plots.

3. Welches Modell verwenden wir in diesem Tutorial?

   • Wir verwenden das XGBoost-Modell zur Vorhersage des Alters von Abalonen.

4. Wie werden SHAP-Werte interpretiert?

   • SHAP-Werte zeigen an, wie stark jedes Merkmal zur Vorhersage beiträgt, wobei positive Werte für eine positive Beeinflussung und negative Werte für eine negative Beeinflussung stehen.

5. Wie können SHAP-Interaktionswerte verwendet werden?

   • SHAP-Interaktionswerte helfen dabei, Interaktionen zwischen Merkmalen zu identifizieren und deren kombinierten Einfluss auf die Vorhersagen zu verstehen.

Ressourcen

• Abalone-Datensatz
• Python SHAP-Kurs