怎么用SHAP的KernelExplainer和DeepExplainer分别解释sklearn中MLPClassifier模型,训练数据来自鸢尾花数据集
时间: 2024-12-06 08:26:46 浏览: 419
SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种用于理解机器学习模型预测的重要工具,它基于Shapley值的概念来分配特征对预测结果的影响程度。对于深度学习模型如MLPClassifier(多层感知机分类器),通常我们会使用`DeepExplainer`;而对于传统的线性或近似线性的模型,可以使用`KernelExplainer`。
以下是使用SHAP库的`KernelExplainer`和`DeepExplainer`分别解释`sklearn`中的`MLPClassifier`模型,假设我们已经准备好鸢尾花数据集`iris`:
1. **使用KernelExplainer**(适用于非深度模型)
```python
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
from shap import KernelExplainer
# 加载并准备数据
iris_data = load_iris()
X = iris_data.data
y = iris_data.target
model = MLPClassifier().fit(X, y)
# 创建KernelExplainer实例
explainer = KernelExplainer(model.predict_proba, X)
# 使用单个样本进行解释
instance_to_explain = X[0] # 指定要解释的一个样本
shap_values = explainer.shap_values(instance_to_explain)
```
2. **使用DeepExplainer**(适用于深度模型)
```python
from shap import DeepExplainer
# 需要先导入keras包装的模型,例如:
# from tensorflow.keras.models import load_model
# model_path = 'your_mlp_model.h5'
# model = load_model(model_path)
# 将模型转化为shap可用的形式
model_for_shap = shap.DeepExplainer((np.zeros_like(X), np.zeros_like(y)), model)
# 解释单个样本
instance_to_explain = X[0]
deep_shap_values = model_for_shap.shap_values(instance_to_explain)
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