Вопрос или проблема
Я сравниваю 3 различные классификатора: ANN, XG Boost и Random Forest для прогнозирования. Я также использовал SHAP для оценки важности признаков. Меня интересуют только 10 лучших признаков на основе SHAP. 3 классификатора имеют только 3 общих признака среди 10 лучших. ANN делит 5 признаков с RF и 3 признака с XG Boost, а RF делит 7 признаков с XG Boost.
Кроме того, я заметил, что диапазон значений SHAP значительно различается для 3 моделей. Для ANN диапазон от -8 до 8, для RF от -0.03 до 0.09, а для XG Boost от -0.06 до 0.9.
Я не уверен, как сравнить эти модели на основе значений SHAP. Сначала я думал сосредоточиться на общих признаках между 3 моделями, прежде чем заметить разницу в значениях SHAP.
Я думаю, что мой вопрос заключается в следующем: “Какой лучший способ сравнить эти модели на основе их значений SHAP? Имеет ли смысл обсуждать разницу в значениях SHAP для 3 классификаторов?”
У меня есть картинка для справки.
Я нашел эту статью о сравнении значений SHAP между моделями, но она, похоже, не отвечает на мои вопросы.
Ответ или решение
Сравнение SHAP-значений (SHapley Additive exPlanations) для различных моделей является важной задачей в области интерпретации моделей машинного обучения. Однако, учитывая специфику работы SHAP и различные характеристики моделей, подход к сравнению следует продумывать тщательнее.
1. Понимание SHAP и его значения в контексте моделей
SHAP позволяет оценить вклад отдельных признаков в предсказания модели. Однако значение SHAP-значений зависит от особенностей и структуры каждой модели. Например, разные модели могут по-разному масштабировать и интерпретировать входные данные, что приводит к различиям в диапазонах SHAP-значений. В вашем случае наблюдается значительный разброс значений для каждой модели (ANN: от -8 до 8, RF: от -0.03 до 0.09, XGBoost: от -0.06 до 0.9).
2. Сравнение моделей на основе SHAP-значений
Общие признаки
Вы правильно заметили, что среди трёх моделей существует лишь ограниченное количество общих признаков. Это очень важно помнить, чтобы избежать ошибочных выводов. Начните с общего анализа топ-10 признаков, выделяя те, которые были идентифицированы как значимые в нескольких моделях:
- ANN и RF: общие 5 признаков.
- RF и XGBoost: общие 7 признаков.
- ANN и XGBoost: всего 3 общих признака.
При анализе этих признаков вы можете выяснить, какие из них наиболее значимы для каждой модели и как они трактуют их важность.
Масштабирование значений
Важно заметить, что SHAP-значения не обязательно сравнивать напрямую между моделями. Вместо этого сосредоточьтесь на относительных величинах и процентных изменениях. Вы можете нормализовать SHAP-значения, чтобы они находились в одном диапазоне. Например, может быть полезно использовать стандартные отклонения или относительные изменения, чтобы добиться сопоставимости.
3. Анализ и интерпретация различий
Различия в диапазоне SHAP-значений между моделями могут указать на:
- Разные механизмы работы моделей: Например, ANN может лучше улавливать сложные зависимости в данных, что может проявляться в более широкий диапазон значений.
- Чувствительность к флуктуациям признаков: Классические алгоритмы, такие как RF и XGBoost, могут иметь ограничения в чувствительности к определённым признакам из-за их устойчивого характера.
4. Выводы и рекомендации
- Используйте общие признаки для анализа, сосредоточив внимание на их относительных SHAP-значениях в разных моделях.
- Рассмотрите возможность нормализации SHAP-значений, чтобы сделать их более сопоставимыми.
- Изучите влияние различий в диапазонах значений на интерпретацию моделей.
Заключение
Сравнение SHAP-значений для различных моделей возможно, но требует осторожного подхода для получения корректных выводов. Учитывайте специфику каждой модели, общий контекст и природу данных. Это поможет вам более обоснованно оценить производительность и важность признаков, обеспечивая надёжные выводы для вашего анализа.
В результате, подход к сравнению SHAP-значений должен быть комплексным, с акцентом на интерпретацию, а не прямое сопоставление цифр.