Shapash 是一个 Python 库，用于解释机器学习模型的预测结果。它基于 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值，提供了一套丰富的工具和可视化方法，帮助用户理解模型的内部工作机制，并识别出影响模型预测的关键特征。
Shapash 的主要特点：
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• SHAP 值: Shapash 使用 SHAP 值解释模型预测，SHAP 值可以衡量每个特征对单个样本预测的贡献。
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• 全局解释: Shapash 提供了多种全局解释方法，例如特征重要性、交互作用图、依赖图等，帮助用户理解模型在整个数据集上的行为。
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• 局部解释: Shapash 提供了多种局部解释方法，例如力图、决策图等，帮助用户理解模型对单个样本的预测结果。
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• 模型无关: Shapash 支持多种机器学习模型，包括 scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost 等。
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• 可视化: Shapash 提供了丰富的可视化工具，帮助用户直观地理解模型解释结果。
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• 易于使用: Shapash 提供了简洁的 API，易于学习和使用。
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• Web 应用: Shapash 提供了一个 Web 应用程序，可以轻松地与团队共享模型解释结果。
Shapash 的应用场景：
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• 模型调试: 识别模型中的偏差和错误，并进行改进。
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• 特征工程: 识别重要的特征，并进行特征选择或特征工程。
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• 模型解释: 向利益相关者解释模型的预测结果，并建立信任。
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• 合规性: 满足监管机构对模型可解释性的要求。
Shapash 的基本用法：
from shapash.explainer.smart_explainer import SmartExplainer
# 训练模型
model = ...
# 创建解释器
xpl = SmartExplainer(model, ...)
# 编译解释器
xpl.compile(x_train, ...)
# 计算 SHAP 值
shap_values = xpl.run_explainer(x_test, ...)
# 可视化解释结果
xpl.plot.summary()Shapash 的资源：
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• 官方网站: https://shapash.readthedocs.io/
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• GitHub 仓库: https://github.com/MAIF/shapash
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• 文档: https://shapash.readthedocs.io/en/latest/
总结：
Shapash 是一个功能强大的模型解释库，可以帮助用户理解机器学习模型的黑盒子。它基于 SHAP 值，提供了丰富的解释方法和可视化工具，易于使用，适用于各种机器学习模型。
原文始发于微信公众号（程序员六维）：Shapash,一个神奇的python库
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