説明可能なAI⑧（summary_plotで可視化）

summary_plot

分類系モデルにおける各説明変数の貢献度をsummary_plotで確認します。

[Google Colaboratory]

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shap.summary_plot(shap_values=shap_values,
                  features=X_train,
                  plot_type="bar",
                  max_display=5)

[実行結果]

worst perimeter(周囲の最悪値)やworst concave points(輪郭の凹部の数の最悪値)などの貢献度が高いことが分かります。

また、分類系モデルのsummary_plotでは、色でどのカテゴリに対する貢献度が高いのかを確認することができます。

今回は二値分類なので2色で表示されており、どの説明変数もほぼ均等に貢献していることが確認できます。