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FastTreeSHAP summary_plot plots interaction value instead of impact on model output
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- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 566
- Fork
- 38
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
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?
Guida per i contributori
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Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Direzione di ricerca
Inizia con fasttreeshap.summary_plot() utilizzando la forma 3-D riprodotta di shap_values e l'esempio di grafico a barre nell'issue. Confronta la classificazione delle feature generata con l'output atteso documentato, quindi verifica che il comportamento completato rappresenti l'impatto sull'output del modello anziché i valori di interazione.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- data-visualization, machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 48/100