Mir ist bewusst, dass die Möglichkeit, Shapley-Interpretationen zu generieren, in SAS Viya integriert ist; Hat jemand Erfolg bei der Generierung dieser Werte in JMP? Ich habe einen Kunden, der zwischen NN in Pro und Python hin und her springt, um ein Modell zu erstellen und dann SHAP-Werte zu generieren, aber diese Interpretation nativ in JMP oder über ein Add-In durchführen möchte. Hat das jemand probiert? Ist es möglich?
Im Fall eines linearen Regressionsmodells (nur Haupteffekte, keine Wechselwirkungen oder Krümmung) wäre der Shapely-Wert meiner Meinung nach direkt proportional zu den Steigungsschätzungen für die Faktoren im Modell.Formschöne Werte sind ein Maß dafür, „wie viel jeder Faktor zum Ausgabemittel beigetragen hat“).
Wenn Sie ein flexibleres Modell haben (mit Interaktionen und/oder Krümmung oder etwas Wackeligerem wie einem neuronalen Netz), müssen Sie den durchschnittlichen marginalen Effekt des Faktors bestimmen (unter Berücksichtigung aller anderen Faktoren).Unter dem Profiler können Sie Diagramme dieses geschätzten durchschnittlichen marginalen Effekts erstellen, indem Sie das Diagramm der Bedeutung der Variablen verwenden, aber es zeigt nicht die tatsächliche Wertetabelle an, die zum Erstellen des Diagramms verwendet wurde.
Ich nehme an, Sie könnten dies auch manuell erstellen, indem Sie eine Simulationsausgabe des Profilers verwenden, mit einer gewissen Zusammenfassung für jeden Faktor.
Wenn sie die Methodik beschreiben können, die sie zur Bestimmung der Shapely-Werte verwenden, könnte es wahrscheinlich ein Skript sein.
Danke für deine Gedanken @SamGardner . Bisher hat der Kunde nur Werte für ein lineares Modell generiert, ist sich aber nicht sicher, wie er dies mit einem NN machen soll (er scheint dies als Leitfaden für seine Berechnung zu verwenden: https://shap.readthedocs.io/en/latest/index.html ).
