如何将logit shap值转换为概率

Question

如何将logit shap值转换为概率

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我一直在尝试将具有逻辑链接的shap值转换为数据集中所有要素的概率。model_output ='probability' 参数对于我的catboost模型无效。我想转换每个特征的shap值，以便当它们相加时，它们等于力量图上显示的概率。我使用了预先编写的函数将对数几率转换为概率，但总和与力量图中的值不相等。有什么建议吗？

explainer = shap.TreeExplainer(catboost)
shap_values = explainer.shap_values(df_X_test)
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:], df_X_test.iloc[0,:],link='logit')

- user13561313

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- StefanPopov · Accepted Answer

我一直在使用的一个解决方法是针对实例级别的解释：

shap_values = (shap_values / sum(shap_values)) * probability

其中shap_values是一个列表，len(shap_values) = n_features，每个特征对应一个Shapley值，probability是一个[0,1]之间的双精度数。

这将把你的Shapley值从它们所在的任何域缩放到预测概率。