linkedin / linkedin/FastTreeSHAP
FastTreeSHAP summary_plot plots interaction value instead of impact on model output
Personne n'a encore pris cette issue.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 566
- Forks
- 38
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Description
I am using FastTreeSHAP to help explained my random forest model prediction having over 40K samples and 24 features.
explainer = fasttreeshap.TreeExplainer(model, algorithm='auto' ,n_jobs=-1)
shap_values = explainer(X_test).values
shap_values.shape
(40682, 24, 5)
# plotting
fasttreeshap.summary_plot(shap_values, X_test, plot_type = 'bar')
The output figure is (showing top-5 features interaction):
I expected output figure to look similar to below image (FastTreeSHAP docs).
Is there any change in the summary_plot() method?
Guide de contribution
Ouvrir le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
Piste de recherche
Commencez par fasttreeshap.summary_plot() en utilisant la forme 3-D reproduite de shap_values et l’exemple de graphique à barres de l’issue. Comparez le classement des features généré avec la sortie attendue documentée, puis vérifiez que le comportement final représente l’impact sur la sortie du modèle plutôt que les valeurs d’interaction.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- python
- Domaine
- data-visualization, machine-learning
- Type d'issue
- Bug
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 48/100