使用SHAP值的XGBoost R中的全局功能重要性
[英]Global feature importance in XGBoost R using SHAP values
問題描述
我想知道在XGBoost的R包中是否存在使用SHAP值而不是像SHAP的Python包那樣的GAIN來計算全局特征重要性的方法。 我的意思是，在適用於Python的XGBoost中，有一個函數可以在全局級別上計算SHAP值，從而使每個功能的SHAP值的平均值絕對相等。
1 個解決方案
解決方案1
0 2019-03-22 14:58:09
你可以做：
shap_contrib <- predict(model,newdata,predcontrib=T)
為了直接從XGBoost獲取SHAP值。
一旦知道了，這就是要做的事情：
mean_shap <- colMeans(abs(shap_contrib))
如何計算XGBoost包中的特征分數（/重要性）？
[英]How is the feature score(/importance) in the XGBoost package calculated?
MLR - 計算袋裝增強樹的特征重要性（XGBoost）
[英]MLR - calculating feature importance for bagged, boosted trees (XGBoost)
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