Shapley 해석을 생성하는 기능이 SAS Viya에 통합되어 있음을 알고 있습니다. JMP에서 이러한 값을 성공적으로 생성한 사람이 있습니까? 모델을 빌드한 다음 SHAP 값을 생성하기 위해 Pro의 NN과 Python 사이를 오가는 고객이 있지만 기본적으로 JMP 또는 추가 기능을 통해 이 해석을 수행하고 싶습니다. 아무도 이것을 시도 했습니까? 가능합니까?
선형 회귀 모델의 경우(주효과만, 상호작용 또는 곡률 없음), 모양의 값은 모델의 요인에 대한 기울기 추정치에 정비례할 것이라고 생각합니다.매끈한 값은 "각 요인이 출력 평균에 얼마나 기여했는지"를 측정한 것입니다.
더 유연한 모델(상호작용 및/또는 곡률, 또는 신경망과 같이 더 흔들리는 것 포함)이 있는 경우 해야 할 일은 요인의 평균 한계 효과를 결정하는 것입니다(다른 모든 요인 고려).프로파일러에서 변수 중요도 플롯을 사용하여 이 추정된 평균 한계 효과의 그래프를 만들 수 있지만 플롯을 만드는 데 사용된 실제 값 테이블은 보고하지 않습니다.
프로파일러의 시뮬레이션 출력을 사용하여 수동으로 생성할 수도 있고 각 요소에 대한 요약도 포함할 수 있다고 가정합니다.
그들이 Shapely 값을 결정하는 데 사용하는 방법론을 설명할 수 있다면 스크립트로 작성할 수 있을 것입니다.
당신의 생각에 감사드립니다 @SamGardner . 지금까지 고객은 선형 모델에 대해서만 값을 생성했지만 NN으로 그렇게 하는 방법을 확신하지 못합니다(이를 계산을 위한 지침 문서로 사용하는 것 같습니다. https://shap.readthedocs.io/en/latest/index.html ).
