是否有一个包允许为非 XGBoost 或基于决策树的模型的多个观察值估计 shap 值？我使用 Caret 和 NNET 创建了一个神经网络。我想开发蜂群图和形状依赖图来探索模型中某些变量与结果之间的关系。我取得的唯一成功是使用 DALEX 包来估计 SHAP 值，但 DALEX 仅针对单个实例执行此操作，无法使用 SHAP 值进行全局分析。任何见解或帮助将不胜感激！
我曾尝试使用不同的 shap 包（fastshap、shapr），但这些都需要基于决策树的模型。我尝试在 caret 中创建一个 XGBoost 模型，但这在 r 中的 shap 包中没有很好地实现，我无法获得我想要的结果。
【问题讨论】：
SHAP（SHapley Additive exPlanations）值可用于通过分析每个特征对模型预测的贡献来解释机器学习模型的输出。 R 中有几个包可用于计算 SHAP 值，包括 shapr、fastshap 和 DALEX。
如果您使用 caret 包和 nnet 训练了神经网络，则可以使用 iml 包为您的模型计算 SHAP 值。 iml 包支持广泛的机器学习模型，包括神经网络，并且可以计算多个观测值的 SHAP 值。
要使用 iml 包，您首先需要在 R 环境中安装和加载它。您可以通过运行以下命令来执行此操作：
install.packages("iml")
library(iml)
接下来，您需要使用 caret 包加载经过训练的神经网络模型。加载模型后，您可以使用 iml 包中的 explain() 函数来计算模型的 SHAP 值。 explain() 函数采用以下参数：
例如，如果您的训练模型存储在一个名为 nn_model 的对象中，而您的数据存储在一个名为 data 的数据框中，您可以按如下方式计算模型的 SHAP 值：
explained <- explain(nn_model, data, label)
为模型计算 SHAP 值后，您可以使用 iml 包中的 plot() 函数来创建 SHAP 依赖图。此图显示每个特征与模型预测之间的关系，可以帮助您确定哪些特征对确定结果最重要。
例如，如果要为神经网络模型创建 SHAP 依赖图，可以使用以下代码：
plot(explained)
或者，您可以使用 shap 包中的 plot_shap_summary() 函数创建蜂群图，显示每个特征的 SHAP 值分布。此图还可以帮助您了解每个特征与模型预测之间的关系。
要使用 plot_shap_summary() 函数创建蜂群图，您可以使用以下代码：
shap_values <- shap_values(explained)
plot_shap_summary(shap_values)
我希望这有帮助！如果您有任何其他问题，请告诉我。
【讨论】：