特徴量重要度(SHAP)をDataframeで取得する
SHAP を用いて shap.summary_plot() で特徴量重要度のグラフを出力できるが、定量データとして取得したい場合がある。 以下のようにすればDataFrameにできる。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 import lightgbm as lgb from sklearn import datasets import shap X = train_df.drop('target', axis=1) y = train_df['target'] model = lgb.train( params={}, train_set=lgb.Dataset(X, y) ) explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer(X) pd.DataFrame(shap_values.values[0], columns=["feature_importance"], index=X.columns).sort_values( by="feature_importance", ascending=False) feature_importance age 0.045195 gender 0.001254 … …