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SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis for interpreting machine learning model predictions.
Microsoft.VisualBasic.MachineLearning.SHAPAnalysis 1.0.9762.11310.
01 Namespaces
Microsoft.VisualBasic.MachineLearning.SHAP
| Type | Summary | Members |
|---|---|---|
| LinearShapModel | 线性模型（多元线性回归）/ 广义线性模型（逻辑回归）的 SHAP 适配器。 分类任务使用逻辑回归，回归任务使用多元线性回归（MLR）。 两者的 SHAP 值都可以通过解析公式 phi_i = bi * (xi - E[xi]) 精确计算。 | 8 |
| ModelPrediction | 一个模型在一个数据集之上的预测结果与常用的评估指标。 | 12 |
| RanFogShapModel | 随机森林（RanFog）模型的 SHAP 适配器。 该适配器把 RanFog 训练之后保留下来的树结构（RanFog.Trees） 转换为 TreeSHAP 所需的 PkTree，从而可以计算精确的 森林 SHAP 值。同时它也提供对新样本的预测能力。 | 7 |
| ShapAnalysisResult | 一个模型在一个数据集之上的整体 SHAP 分析结果。 | 9 |
| ShapAnalyzer | SHAP 分析的门面：把任意 IShapExplainer 与数据集组合起来， 计算逐样本的 SHAP 矩阵以及全局特征重要性。 | 1 |
| ShapCsvWriter | 把 SHAP 分析结果导出为 CSV 文件。 | 2 |
| ShapDataset | 用于 SHAP 分析的数值数据集。 从空格（或制表符）分隔的文本文件之中加载，文件格式为： label id feature1 feature2 ... | 11 |
| XGBoostShapModel | XGBoost / TGBoost 模型的 SHAP 适配器。 该适配器把 GBM 训练得到的每一棵回归树转换为 PkTree：叶值乘以学习率 eta，并叠加模型的 first_round_pred 作为基线偏置项，从而计算精确的 TreeSHAP 贡献。 | 5 |