Python, XGBoost, SHAPを用いた機械学習モデルの解釈

PythonのXGBoostとSHAPを用いて、機械学習モデルの解釈を行う方法について説明します。

XGBoostとSHAPのインストール

まずは、必要なライブラリをインストールします。Pythonのパッケージ管理ツールであるpipを用いて、XGBoostとSHAPをインストールします。

pip install xgboost shap

今回は、SHAPが提供するボストンの住宅価格予測データセットを使用します。

import xgboost
import shap

# データセットの読み込み
X, y = shap.datasets.boston()

XGBoostを用いて、データセットに基づくモデルの訓練を行います。

# モデルの訓練
model = xgboost.train({"learning_rate": 0.01}, xgboost.DMatrix(X, label=y), 100)

訓練したモデルを用いて、各特徴量が予測にどのような影響を与えたかを示すSHAP値を計算します。

# SHAP値の計算
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X)

SHAPライブラリは、SHAP値を可視化するための便利なツールを提供しています。

# SHAP値の可視化
shap.summary_plot(shap_values, X)

以上で、PythonのXGBoostとSHAPを用いた機械学習モデルの解釈が完了しました。これにより、モデルが予測を行う際にどの特徴量が重要であったかを理解することができます。.