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。
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| 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)
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| feature_importance |
|---|
| age | 0.045195 |
| gender | 0.001254 |
| … | … |