영향 민감도 플롯

plot_influence_sensitivity() 함수를 사용하여 기능 값과 해당 SHAP 값의 관계를 시각화할 수 있는 SHAP 종속성 산점도를 만듭니다. 이를 통해 기능 값이 변경되면 모델 예측에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수 있습니다.

기능 값과 해당 SHAP 값을 보여주는 영향 민감도 플롯의 예제

앞의 예제에서 플롯은 기능 값이 모델의 예측에 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다.

필수 인자

인자

설명

shap_values

동일한 기능에 대한 SHAP 값을 포함하는 pandas Series 또는 2D 배열입니다.

feature_values

특정 기능에 대한 기능 값을 포함하는 pandas Series 또는 2D 배열입니다.

선택적 인자

인자

설명

figsize

플롯의 크기를 제어하는 (너비, 높이) 튜플입니다. 지정하지 않으면 (1400, 500)의 기본 크기를 사용합니다.

참고

SHAP 값 및 기능 값의 2D 배열을 제공하는 기능은 |sf-notebooks|에서만 사용할 수 있습니다. SHAP 값을 시각화할 기능을 선택하려면 제공된 대화형 드롭다운 선택기를 사용하면 됩니다. 로컬 노트북을 사용하는 경우 단일 기능의 SHAP 값과 기능 값을 인자로 전달해야 합니다.

이 함수는 x축을 따라 기능 값을 시각화하고, y축을 따라 해당하는 SHAP 값을 시각화하는 차트를 반환합니다.

시각화는 다음과 같은 데이터 요소를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 기능 값이 예측에 미치는 영향의 추세

  • 각 기능에 미치는 영향의 강도와 방향

  • 기능 상호 작용의 클러스터 또는 패턴

언어: 한국어