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发布日期：2025-12-17 13:12 点击次数：82图片
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今天给全球先容若何使用randomForestExplainer对赶紧丛林模子的效果进行解说。
从名字就能看出来，randomForestExplainer是挑升为randomForest包开辟的模子解说R包，亦然DrWhy.AI系列用具的一部分。
比拟于其他的通用的模子解说R包，这个包有一些专有的功能，不错对赶紧丛林模子进行极端视备的解说。
装置# 2选1install.packages("randomForestExplainer")devtools::install_github("ModelOriented/randomForestExplainer")加载R包和数据使用一个转头数据集进行演示。其中medv是效果变量(房价)，其余是瞻望变量（13个瞻望变量）
library(randomForest)library(randomForestExplainer)data(Boston, package = "MASS")Boston$chas <- as.logical(Boston$chas)str(Boston)## 'data.frame': 506 obs. of 14 variables:## $ crim : num 0.00632 0.02731 0.02729 0.03237 0.06905 ...## $ zn : num 18 0 0 0 0 0 12.5 12.5 12.5 12.5 ...## $ indus : num 2.31 7.07 7.07 2.18 2.18 2.18 7.87 7.87 7.87 7.87 ...## $ chas : logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...## $ nox : num 0.538 0.469 0.469 0.458 0.458 0.458 0.524 0.524 0.524 0.524 ...## $ rm : num 6.58 6.42 7.18 7 7.15 ...## $ age : num 65.2 78.9 61.1 45.8 54.2 58.7 66.6 96.1 100 85.9 ...## $ dis : num 4.09 4.97 4.97 6.06 6.06 ...## $ rad : int 1 2 2 3 3 3 5 5 5 5 ...## $ tax : num 296 242 242 222 222 222 311 311 311 311 ...## $ ptratio: num 15.3 17.8 17.8 18.7 18.7 18.7 15.2 15.2 15.2 15.2 ...## $ black : num 397 397 393 395 397 ...## $ lstat : num 4.98 9.14 4.03 2.94 5.33 ...## $ medv : num 24 21.6 34.7 33.4 36.2 28.7 22.9 27.1 16.5 18.9 ...建树模子
建树赶紧丛林模子：
添加localImp = TRUE示意需要筹议每个瞻望变量对每个不雅测的瞻望效果的孝顺。
set.seed(2017)forest <- randomForest(medv ~ ., data = Boston, localImp = TRUE)forest## ## Call:## randomForest(formula = medv ~ ., data = Boston, localImp = TRUE) ## Type of random forest: regression## Number of trees: 500## No. of variables tried at each split: 4## ## Mean of squared residuals: 9.793518## % Var explained: 88.4模子解说
底下会可贵先容这个R包的几个函数，通过从多个方面临这个效果进行解说。
最小深度散布在有筹议树或者赶紧丛林中，树的深度是一个障碍的超参数，往往一个特征（变量）的深度越小，讲解这个特征越障碍（也不全王人是这么哈）。
咱们不错筹议每个特征的深度散布，就不错大致了解这个特征的障碍性。这个经由不错通过min_depth_distribution竣事：
min_depth_frame <- min_depth_distribution(forest)head(min_depth_frame, n = 10)## tree variable minimal_depth## 1 1 age 3## 2 1 black 5## 3 1 chas 9## 4 1 crim 2## 5 1 dis 4## 6 1 indus 3## 7 1 lstat 1## 8 1 nox 4## 9 1 ptratio 2## 10 1 rad 5
这个效果不错奏凯画出来,使用plot_min_depth_distribution即可可视化每个特征的最小深度的散布以及它的平均值：
plot_min_depth_distribution(min_depth_frame)
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你奏凯把forest这个对象提供给plot_min_depth_distribution亦然不错的,关联词使用min_depth_frame的克己是,要是你要绘图多个最小深度的图,不错幸免重迭筹议,这个筹议经由还挺费期间的.
在筹议平均最小深度时,plot_min_depth_distribution提供3种筹议要道:
mean_sample = "all_trees":莫得用于别离的变量的最小深度等于树的平均深度mean_sample = "top_trees":这个是默许建树.只使用其中一部分树进行筹议mean_sample = "relevant_trees":忽略缺失值,只使用非缺失值筹议平均最小深度从上图来看dis这个变量的名次是高于indus的,因为平均深度小,关联词从图中不错看出dis这个变量莫得在深度为0时使用过,是以也有可能indus的名次应该靠前.
要是某个数据有很多缺失值,咱们不错尝试使用mean_sample = "relevant_trees"来碰侥幸效果会不会不同(关于咱们这个数据效果雷同)
plot_min_depth_distribution(min_depth_frame, mean_sample = "relevant_trees", k = 15)
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不错看到dis的名次仍是高于indus的.
在检验这个最小深度散布图时,需要把平均值和散布概述来看,弗成只看平局值.
变量障碍性奏凯筹议变量障碍性,这个经由也比较慢,关联词会同期筹议多种猜想变量障碍性的目标:
importance_frame <- measure_importance(forest)importance_frame## variable mean_min_depth no_of_nodes mse_increase node_purity_increase## 1 age 3.21800 9070 4.2510362 1126.8328## 2 black 3.51400 8015 1.7101238 779.6626## 3 chas 6.45162 736 0.7706690 223.7377## 4 crim 2.55400 9388 8.2946300 2245.7347## 5 dis 2.54200 9210 7.3374224 2458.3168## 6 indus 3.43000 4239 5.6495909 2372.2088## 7 lstat 1.28600 11129 63.2892439 12394.3668## 8 nox 2.45400 6248 10.4210162 2814.5932## 9 ptratio 2.58800 4595 7.3896667 2665.5869## 10 rad 4.99746 2666 1.4400123 357.2610## 11 rm 1.42600 11514 33.9459827 12558.5167## 12 tax 3.31400 4420 4.8688001 1519.1153## 13 zn 5.85152 1633 0.7628575 332.5409## no_of_trees times_a_root p_value## 1 500 2 4.469233e-242## 2 500 1 7.699206e-95## 3 403 0 1.000000e+00## 4 500 20 1.774755e-298## 5 500 1 3.014263e-266## 6 500 63 1.000000e+00## 7 500 132 0.000000e+00## 8 500 40 9.508719e-01## 9 500 56 1.000000e+00## 10 499 3 1.000000e+00## 11 500 143 0.000000e+00## 12 500 33 1.000000e+00## 13 488 6 1.000000e+00
第一列是变量名字,后头是变量障碍性的猜想目标,关于转头和分类表示的变量障碍性是不雷同的,咱们这里是转头:
mean_min_depth:平均最小深度no_of_nodes:使用该变量进行别离的总的节点的个数mse_increase:变量规则被打乱后,均方过错的平局加多量node_purity_increase:使用某个变量别离后,节点纯度的加多量,通过往日和的减少来猜想no_of_trees:使用该变量进行别离的总的树的个数times_a_root:使用该变量算作根节点进行别离的树的个数p_value:单侧二项散布熟习的p值要是是分类问题,会表示以下几列:
accuracy_decrease:当变量规则被打乱后,平均瞻望准确率下落了几许gini_decrease:使用某个变量别离后,基尼所有的平均减极少不错看到效果中亦然有mean_min_depth的,是以measure_importance也允许你使用不同的要道筹议这个效果.
不错竣事多个障碍性目标可视化，等于同期可视化两个变量障碍性目标.
比如同期展示mean_min_depth和times_a_root两个目标,同期把点的大小映射给no_of_nodes,其实是相等于展示了3个目标:
plot_multi_way_importance(importance_frame, size_measure = "no_of_nodes")
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也不错通过x_measure/y_measure指定不同的目标:
plot_multi_way_importance(importance_frame, x_measure = "mse_increase", y_measure = "node_purity_increase", size_measure = "p_value", no_of_labels = 5)## Warning: Using alpha for a discrete variable is not advised.
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还不错奏凯借助ggpairs比较多个变量障碍性目标的关系,其实等于筹议相干所有并进行可视化:
plot_importance_ggpairs(importance_frame)
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由于是借助了GGally包中的ggpairs这个函数,是以不错鼎新图形的散布方式,就不错用来展示不同目标的名次:
plot_importance_rankings(importance_frame)
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交互作用解说在阐述变量障碍性目标接受好咱们的变量之后，还不错探索下它们之间的交互作用。
比如咱们先阐述mean_min_depth和no_of_trees接受前5个最障碍的变量：
(vars <- important_variables(importance_frame, k = 5, measures = c("mean_min_depth", "no_of_trees")))## [1] "lstat" "rm" "nox" "dis" "crim"然后探索交互作用（很慢）：
interactions_frame <- min_depth_interactions(forest, vars)head(interactions_frame[order(interactions_frame$occurrences, decreasing = TRUE), ])## variable root_variable mean_min_depth occurrences interaction## 33 lstat lstat 1.279749 479 lstat:lstat## 8 black lstat 2.464367 477 lstat:black## 53 rm lstat 1.431866 475 lstat:rm## 3 age lstat 2.178071 473 lstat:age## 18 crim lstat 1.848217 473 lstat:crim## 23 dis lstat 1.735482 473 lstat:dis## uncond_mean_min_depth## 33 1.286## 8 3.514## 53 1.426## 3 3.218## 18 2.554## 23 2.542
这个效果给出了每个变量和其他变量交互作用的最小深度等信息，泰国按摩群occurrences是交互作用出现的次数。
效果可视化：
plot_min_depth_interactions(interactions_frame)
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这个效果横坐标是变量间的交互作用，是按照交互作用出现次数递减排序的，最前边的是lstat:lstat，同期它的mean_min_depth亦然最小的。
底下咱们接受lstat:rm（你接受我方需要的）陆续探索这个交互作用对瞻望效果的影响：
plot_predict_interaction(forest, Boston, "rm", "lstat")
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从图中不错看出，rm越大，lstat越小，房价越高。
生成推崇用一转代码不错生成一个可贵的模子解说推崇导航犬，内部包含所灵验果，还有一些解说，极端便捷：
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