Shapley 用于逻辑回归？

Question

shapley 支持逻辑回归模型吗？

运行以下代码我得到：

logmodel = LogisticRegression()
logmodel.fit(X_train,y_train)
predictions = logmodel.predict(X_test)
explainer = shap.TreeExplainer(logmodel )

Exception: Model type not yet supported by TreeExplainer: <class 'sklearn.linear_model.logistic.LogisticRegression'>

PS 你应该对不同的模型使用不同的解释器

Answer 1

根据定义，形状与模型无关。您刚刚选择的解释器似乎不适合您的模型类型。我建议查看KernelExplainer ，正如创建者所描述的那样

内核 SHAP 的实现，这是一种与模型无关的方法，用于估计任何模型的 SHAP 值。因为它不对模型类型做出假设，所以 KernelExplainer 比其他模型类型特定的算法慢。

Shap 的文档大部分都很扎实，并且有一些不错的示例。