Hallo @Sizemokj Ab JMP Pro v.17 sind Shapley-Werte als Option im Vorhersage-Profiler verfügbar.
https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/#page/jmp/prediction-profiler-options.shtml
Hat jemand erfolgreich einen Integrationsprozess in Python verbunden, um beispielsweise ein von JMP PRO generiertes Modell (NN) zu verwenden, und versucht, SHAP-Werte auf dem Modell auszuführen?
Alle Ideen oder Python-Codes, die dabei helfen, die Grenze zu überwinden, wären sehr dankbar.
Hier finden Sie eine großartige Dokumentation zu SHAP
https://shap.readthedocs.io/en/latest/example_notebooks/overviews/An%20introduction%20to%20explainable%20AI%20with%20Shapley%20values.html
SHAP ist modellunabhängig. Ich versuche nur herauszufinden, in welchen spezifischen Code JMP-generierte Modelle integriert werden sollen
shap.KernelExplainer
Funktion: mehr hier https://shap.readthedocs.io/en/latest/example_notebooks/tabular_examples/model_agnostic/Simple%20Kernel%20SHAP.html
SAS VIYA hat es bereits in die Software integriert, daher bin ich optimistisch, dass wir eine Lösung finden können, um es irgendwann als Add-In in JMP zu integrieren.
https://www.sas.com/content/dam/SAS/support/en/sas-global-forum-proceedings/2020/4502-2020.pdf
Danke schön!
