소품집

1. Shapley Value Shapley Value란, 게임이론을 바탕으로 Game에서 각 Player의 기여분을 계산하는 방법임. 하나의 feature에 대한 중요도를 얻기 위해 다양한 feature의 조합을 구성하고, 해당 feature의 유무에 따른 평균적인 변화를 통해 얻은 값임. 따라서 Shapley Value는 전체 성과(판단)을 창출하는 데 각 feature가 얼마나 공헌했는지 수치로 표현할 수 있음. ✔️ 게임이론 여러 주제가 서로 영향을 미치는 상황에서 서로가 어떤 의사결정이나 행동을 하는지에 대해 이론화한 것 ϕi : i 데이터에 대한 Shapley Value F : 전체 집합 S : 전체 집합에서, i 번째 데이터가 빠진 나머지의, 모든 부분 집합 fS∪i(xS∪i) : i 번째 ..

1. SHAP Feature Importance - feature importance plot - 상위 중요도 기준으로 내림차순 기본 정렬 import shap shap_values = shap.TreeExplainer(model).shap_values(train_data) shap.summary_plot(shap_values, train_data, plot_type='bar') SHAP 에는 저장 기능이 없기 때문에 matplotlib로 저장해야함. import matplotlib.pyplot as plt f = plf.figure() shap.summary_plot(shap_values, X_test) f.savefig('/경로/파일명.png', bbox_incehs='tight', dpi=600) ..