特征重要度和SHAP值

发布网友发布时间：2024-09-27 18:04

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热心网友时间：2024-09-29 08:56

在模型开发和应用中，理解模型内部运作和关键特征的重要性至关重要。特别是在风控领域，模型的透明度和可解释性对于满足监管要求和保障业务稳健运行至关重要。机器学习模型，如XGBoost，虽然性能优秀，但其内部运作复杂，似黑箱。为了平衡性能和理解，我们可以通过特征重要性和SHAP值来解析模型决策过程。

特征重要性通过XGBoost的get_fscore函数获取，它揭示了模型中哪些变量影响最大。例如，用户历史最大逾期天数通常被列为重要因素，其数值越大，预测坏账的可能性越大。然而，重要性指标并未明确正负影响。这时，SHAP值（Shapley Additive explanations）就派上了用场，它不仅提供变量的重要性，还揭示了影响的正负性。对于单个样本，SHAP值可视化有助于直观理解特征贡献；而在整体样本中，通过计算Shap值的平均值，可以评估特征的全局重要性。

SHAP值的分布图显示，如pre_max_overe_m6特征，其值与逾期概率呈正相关。部分依赖图则揭示了历史逾期天数对逾期预测的直接影响：逾期天数超过一定阈值，影响稳定，几乎可以作为逾期的预测依据。

总结来说，通过特征重要性和SHAP值的分析，我们能更深入理解XGBoost在风控模型中的运作，这在实际应用中具有实践价值。继续探索模型的可解释性方法，有助于提升模型在风险控制中的可信度和有效性。