可解释机器学习 | Python实现LGBM-SHAP可解释机器学习

机器学习 | Python实现GBDT梯度提升树模型设计

目录

    • 机器学习 | Python实现GBDT梯度提升树模型设计
      • 基本介绍
      • 模型使用
      • 参考资料

基本介绍

LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)是一种基于决策树的梯度提升框架,是一种高效的机器学习模型。SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一种用于解释机器学习模型的方法,可以帮助理解模型的预测结果。

结合LGBM和SHAP可以帮助解释LGBM模型的预测结果,对特征的重要性进行解释。通过SHAP值,可以了解每个特征对于模型预测的贡献程度,进而解释模型的预测结果。

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模型使用

pip install shap
import pandas as

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