SHAP可视化方法，临床预测模型解释新框架！

文章预览

2024-2025 课程介绍 可预开发票，郑老师团队2024-25年科研统计课程预告，含机器学习、轨迹模型等 。 11.30-12.1 R语言构建机器模型模型课程开启 SHAP法作为一个强有力的工具，能帮助 我们理解模型的输出，告诉我们每一个 特征对预测结果的影响。 可以说，无论是复杂的深度学习模型，还是简单的回归模型，SHAP都能给出解释。 先前我们介绍了SHAP的理论背景，今天来上点干货， 开启我们系列文章的第二篇： SHAP分析之可视化及其可视化图表！ SHAP法可视化图表概述 为了使这些 Shapley 值更容易理解，SHAP 库提供了各种可视化工具。而这就是我们所说的SHAP可视化图表，每张图都有其特定的解释方式、目的、优点和缺点。 下面我们将用一个具体的回归模型帮助我们理解SHAP分析可视化的不同图表 （无特殊说明，展示的是测试集的SHAP分析） 。 数据来源： 美 ………………………………