GTM Machine Learning Explainability

Descripció:

1. Hem entrenat un model de predicció, sobre una variable binària, basant-nos en arbres de decisió (Random Forest Trees).

2. Hem utilitzat les SHAP values com a tècnica de explicabilitat per tal d'analitzar l'aportació marginal de cada atribut sobre el model de predicció.

3. A partir de la gràfica que s'ha creat sobre els shap values, hem entrenat múltiples models de predicció fixant-ne els valors de variables amb comportaments interessants .

4: Finalment, realitzem un anàlisi de les gràfiques de cada model individualment per tal de formalitzar una estratègia que pugui afavorir a l'empresa.

Built With

• python