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我正在运行 3 个不同的模型(随机森林、梯度提升、Ada Boost)和基于这 3 个模型的模型集合。
我设法将 SHAP 用于 GB 和 RF,但不适用于 ADA,但出现以下错误:
Exception Traceback (most recent call last)
in engine
----> 1 explainer = shap.TreeExplainer(model,data = explain_data.head(1000), model_output= 'probability')
/home/cdsw/.local/lib/python3.6/site-packages/shap/explainers/tree.py in __init__(self, model, data, model_output, feature_perturbation, **deprecated_options)
110 self.feature_perturbation = feature_perturbation
111 self.expected_value = None
--> 112 self.model = TreeEnsemble(model, self.data, self.data_missing)
113
114 if feature_perturbation not in feature_perturbation_codes:
/home/cdsw/.local/lib/python3.6/site-packages/shap/explainers/tree.py in __init__(self, model, data, data_missing)
752 self.tree_output = "probability"
753 else:
--> 754 raise Exception("Model type not yet supported by TreeExplainer: " + str(type(model)))
755
756 # build a dense numpy version of all the tree objects
Exception: Model type not yet supported by TreeExplainer: <class 'sklearn.ensemble._weight_boosting.AdaBoostClassifier'>
我找到了 link在 Git 上那个状态
TreeExplainer
从我们试图解释的任何模型类型创建一个 TreeEnsemble 对象,然后使用该下游。因此,您需要做的就是在
TreeEnsemble
构造函数类似于梯度提升的构造函数
但我真的不知道如何实现它,因为我对此很陌生。
最佳答案
我遇到了同样的问题,我所做的是修改 git 中的文件你在评论。
在我的情况下,我使用 Windows,因此文件位于 C:\Users\my_user\AppData\Local\Continuum\anaconda3\Lib\site-packages\shap\explainers 但您可以双击错误消息和文件将被打开。
下一步是添加另一个 elif
作为 git 帮助的答案。就我而言,我是从 404
行开始的,如下所示:
...
self.objective = objective_name_map.get(model.criterion, None)
self.tree_output = "probability"
elif str(type(model)).endswith("sklearn.ensemble.weight_boosting.AdaBoostClassifier'>"): #From this line I have modified the code
scaling = 1.0 / len(model.estimators_) # output is average of trees
self.trees = [Tree(e.tree_, normalize=True, scaling=scaling) for e in model.estimators_]
self.objective = objective_name_map.get(model.base_estimator_.criterion, None) #This line is done to get the decision criteria, for example gini.
self.tree_output = "probability" #This is the last line I added
elif str(type(model)).endswith("sklearn.ensemble.forest.ExtraTreesClassifier'>"): # TODO: add unit test for this case
scaling = 1.0 / len(model.estimators_) # output is average of trees
self.trees = [Tree(e.tree_, normalize=True, scaling=scaling) for e in model.estimators_]
...
注意,在其他模型中,shap 的代码需要 AdaBoost 分类器直接没有的属性 'criterion'
。所以在这种情况下,这个属性是从 AdaBoost 的“弱”分类器中获得的,这就是我添加 model.base_estimator_.criterion
的原因。
最后,您必须再次导入库,训练您的模型并获取 shap 值。我举个例子:
from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
import shap
# import some data to play with
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
ADABoost_model = AdaBoostClassifier()
ADABoost_model.fit(X, y)
shap_values = shap.TreeExplainer(ADABoost_model).shap_values(X)
shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar")
生成以下内容:
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