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      • R语言学习:modelStudio,模型解释性分析

      R语言学习:modelStudio,模型解释性分析

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 R语言
      • 日期 2022年3月19日
      测试开头

      2022年第08周。
      R语言学习,这一周记录如下。
      本周学习一个用于模型解释性分析的包——modelStudio。

      01

      模型解释性分析包modelStudio

      modelStudio包采用交互式对模型做解释性分析。
      它提供4种重要的模型解释性可视化。

      • 1: Feature Importance

      • 2: Break Down Plot

      • 3: Shapley Values

      • 4: Partial Dependence

      包modelStudio的测试案例如下。

      第一步:加载所需R包

      library(modelStudio)
      library(DALEX)
      library(tidyverse)
      library(tidymodels)

      第二步:数据准备和加载

      使用ggplot2包的mpg数据集。

      glimpse(mpg)

      data_tbl <- mpg %>% 
        select(hwy, manufacturer:drv, fl, class)

      data_tbl

      第三步:模型构建

      使用tidymodels做流程化模型构建,包括如下步骤:

      • 1 选择模型类型,这里采用树模型

      • 2 配置任务模式,这是一个回归任务,目标变量是数值型

      • 3 设置工作引擎,使用xgboost算法

      • 4 拟合模型

      fit_xgboost <- boost_tree(learn_rate = 0.3) %>% 
        set_mode("regression") %>% 
        set_engine("xgboost") %>% 
        fit(hwy ~ ., data = data_tbl)

      fit_xgboost

      第四步:创建解释器

      使用DALEX包。

      explainer <- DALEX::explain(
        model = fit_xgboost,
        data = data_tbl,
        y = data_tbl$hwy,
        label = "XGBoost"
      )

      第五步:模型解释性分析

      使用modelStudio包。

      modelStudio::modelStudio(explainer = explainer)

      执行成功,结果如下。

      R语言学习:modelStudio,模型解释性分析

      这些图形的结果,如何解释?

      点击图形右上角的D按钮,可以查阅这幅图的解释信息;点击x按钮,可以从里面选择需要查阅的其它图形,例如EDA的图形。

      以特征重要性图形为例,描述结果如下。

      R语言学习:modelStudio,模型解释性分析

      应用拓展:

      1 对于自己的模型需要做解释性分析,可以参照上面的步骤,从多个角度对模型的解释性做洞察。

      2 若是想了解每个图形是怎么生成的,建议查阅modelStudio包的源代码,甚至基于源代码做修改,进一步满足自己的需求。


      学习材料:

      https://www.business-science.io/r/2022/02/22/my-4-most-important-explainable-ai-visualizations-modelstudio.html


      我创建了R语言群,你可以添加我微信,备注:姓名-入群,我邀请你加入群,大家一起学习和讨论。


      R语言学习:modelStudio,模型解释性分析


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      测试结尾

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