AutoML⑨（PyCaret　モデルの評価）

PyCaretでは、SHAPによるモデルの評価を行うことが可能です。

summary_plot

interpret_model関数にモデルを渡すことで、summary_plotを表示することができます。

[Google Colaboratory]

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!pip install shap
import shap
interpret_model(final_rf)

[実行結果]

どの説明変数が大きく影響していたかを図示してくれますので、大局的に結果を確認することができます。

dependence_plot

interpret_model関数のplot引数に“correlation”を指定すると、dependence_plotを表示することができます。

[Google Colaboratory]

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interpret_model(final_rf, plot="correlation")

[実行結果]

特定の説明変数とSHAP値の散布図が表示され、相関関係を確認することができます。

force_plot

interpret_model関数のplot引数に“reason”を指定すると、force_plotを表示することができます。

observation引数には対象データのインデックスを設定します。

[Google Colaboratory]

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interpret_model(final_rf, plot="reason", observation=1)

[実行結果]

個々のデータに対するSHAP値を確認することができます。