影響感度のプロット¶
plot_influence_sensitivity() 関数を使用して、SHAP 依存関係の散布プロットを作成し、特徴値とその SHAP 値の関係を課可視化できます。これにより、特徴値の変化がモデルの予測にどのように影響するかを理解できるようになります。
先ほどの例で、プロットは特徴値がモデルの予測にどのように影響するかを示しています。
必要な引数¶
引数 |
説明 |
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同じ特徴量の SHAP 値を含むpandas Seriesまたは2D配列。 |
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特定の特徴量に対する特徴値を含むpandas Seriesまたは2D配列。 |
オプションの引数¶
引数 |
説明 |
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プロットのサイズを制御するタプル（幅, 高さ）。指定がない場合は、デフォルトのサイズ（1400, 500）を使用します。 |
注釈
SHAP 値および特徴値の2D配列を提供する機能は、Snowflake Notebooks でのみ利用可能です。SHAP 値を視覚化する機能を選択するには、提供されているインタラクティブなドロップダウンセレクタを使用できます。ローカルノートブックを使用している場合は、単一の機能の SHAP 値と引数としての特徴値を渡す必要があります。
この関数は、x軸で特徴値を、それに対応するy軸で SHAP 値を視覚化するチャートを返します。
可視化は、次のデータポイントを理解するのに役立ちます。
特徴値が予測に与える影響の傾向
各特徴量の強さと影響の方向
特徴量の相互作用のクラスターまたはパターン