shapr

这个包只能对30个特征以下的变量进行解释。

library(shapr)
predict(stem_train_fit,test_split,type='prob')

X <- train_split[,-1] %>% as.matrix()
explainer=shapr(X,stem_train_fit %>% 
        extract_fit_engine(),n_combinations = 10000)
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
【社区内容提示】社区部分内容疑似由AI辅助生成,浏览时请结合常识与多方信息审慎甄别。
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

相关阅读更多精彩内容

  • Spring Cloud为开发人员提供了快速构建分布式系统中一些常见模式的工具(例如配置管理,服务发现,断路器,智...
    卡卡罗2017阅读 137,328评论 19赞 139
  • 一. Java基础部分.................................................
    wy_sure阅读 4,130评论 0赞 11
  • 1. Java基础部分 基础部分的顺序:基本语法,类相关的语法,内部类的语法,继承相关的语法,异常的语法,线程的语...
    子非鱼_t_阅读 35,421评论 18赞 399
  • 一、Java 简介 Java是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的Java面向对象程序设计...
    子非鱼_t_阅读 4,800评论 1赞 44
  • 用两张图告诉你,为什么你的 App 会卡顿? - Android - 掘金 Cover 有什么料? 从这篇文章中你...
    hw1212阅读 14,709评论 2赞 59

友情链接更多精彩内容