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news 2025/10/28 20:37:39

昆明做网站多少钱,最好网站制作工具,金华网上商城网站建设,做网站的怎样找客户本篇主要介绍几种其他较常用的模型解释性方法。 1. Permutation Feature Importance(PFI) 1.1 算法原理置换特征重要性(Permutation Feature Importance)的概念很简单，其衡量特征重要性的方法如下：计算特征改变后模型预测误差的增加。如果打乱该特征的…

本篇主要介绍几种其他较常用的模型解释性方法。

1. Permutation Feature Importance(PFI)

1.1 算法原理

置换特征重要性(Permutation Feature Importance)的概念很简单，其衡量特征重要性的方法如下：计算特征改变后模型预测误差的增加。如果打乱该特征的值增加了模型的误差，那么一个特征就是重要的；如果打乱之后模型误差不变，那就认为该特征不重要。

1.2 Python实现

使用Wine酒数据来训练模型。其模型训练代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as snswine=load_wine()
X=pd.DataFrame(wine.data,columns=wine.feature_names)
y=wine.targetrfc=RandomForestClassifier(max_depth=4,random_state=0)
rfc.fit(X,y)
y_pred=rfc.predict(X)accuracy=accuracy_score(y,y_pred)

1.2.1 sklearn包实现

&ems;常用的机器学习包sklearn中也集成了这种方法，但是需要单独写代码来实现可视化。其具体代码如下：

from sklearn.inspection import permutation_importance
result=permutation_importance(rfc,X,y,n_repeats=10,random_state=42)feat=pd.DataFrame(np.hstack(([[col] for col in wine.feature_names],[[item] for item in result['importances_mean']])),columns=['Feat','Imp'])
feat['Imp']=feat['Imp'].astype(float)
feat=feat.sort_values('Imp',ascending=False)
sns.barplot(x='Imp',y='Feat',data=feat)
plt.show()

其结果如下：
在这里插入图片描述

1.2.2 eli5包实现

import eli5
from eli5.sklearn import PermutationImportance
perm=PermutationImportance(rfc,n_iter=10)
perm.fit(X,y)
eli5.show_weights(perm,feature_names=wine.feature_names)

其结果如下：
在这里插入图片描述

1.3 参考资料

https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/110731460
https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/126046956

2 Partial Dependency Plots(部分依赖图,PDP)

2.1 算法原理

部分依赖图(PDP)展示了一个或两个特征对机器学习模型预测结果的边际效应。部分依赖图可以显示目标和特征之间的关系是线性的、单调的还是更复杂的关系。PDP假设所有特征两两不相关。其具体步骤如下：

训练一个机器学习模型(假设特征依次为 $F1…Fn,yF_{1} \dots F_{n},y$ 为目标变量);
假设需要探究特征 $F_{1}$ 对目标变量 $y$ 的边际效应;
特征 $F_{1}$ 的取值依次为 $(a1,a2,…,an)(a_{1},a_{2},\dots,a_{n})$ ; 依次用 $a1,a2,…,ana_{1},a_{2},\dots,a_{n}$ 代替 $F_{1}$ 列，其他特征保持不变。利用训练好的模型对这些数据进行预测，计算所有样本的预测平均值。
以特征 $F_{1}$ 的不同取值为X轴，其对应的预测样本平均值为Y轴进行作图即可。

2.2 Python实现

2.2.1 安装PDPbox包

使用如下代码直接安装PDPbox包的时候经常报错。报错的原因在于matplotlib V3.1.1无法正确安装。

pip install PDPbox

在网上查了很多资料也没有解决，所以在相关网站：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pdpbox/ 直接下载了pdpbox的压缩包，解压之后将以下两个文件直接放到python安装路径的lib/site-packages文件夹下即可。
在这里插入图片描述

2.2.2 PDPbox实现

单变量的边际效用

from pdpbox import pdppdp_goals=pdp.pdp_isolate(model=rfc,dataset=X,model_features=wine.feature_names,feature=wine.feature_names[0])
pdp.pdp_plot(pdp_goals,wine.feature_names[0])
plt.show()

在这里插入图片描述

交叉特征的边际效用

pdp_goals=pdp.pdp_interact(model=rfc,dataset=X,model_features=wine.feature_names,features=wine.feature_names[3:5])
pdp.pdp_interact_plot(pdp_goals,feature_names=wine.feature_names[3:5])
plt.show()

在这里插入图片描述

2.2.3 sklearn实现

除了使用专用的PDPbox箱之外，还可以使用sklearn包来实现部分依赖图。具体使用方法如下：

from sklearn.inspection import plot_partial_dependence
plot_partial_dependence(rfc,X,features=wine.feature_names[0:1],feature_names=wine.feature_names,target=0)
plt.show()plot_partial_dependence(rfc,X,features=wine.feature_names[3:5],feature_names=wine.feature_names,target=0)
plt.show()