파이썬 shap 모듈에서 TreeExplainer 사용 시 (Scikit-Learn) AdaBoostClassifier, AdaBoostRegressor 적용 방법

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Scikit-Learn에서 AdaBoostClassifier, AdaBoostRegressor 클래스 사용 시 기본 학습기를 트리 모형으로 적용한 경우에 shap.TreeExplainer 사용을 생각해볼 수 있다. 하지만 당연히 될 줄 알았는데 아래와 같은 오류가 났었다.

 

 

따라서 이번 포스팅에서는 이에 대한 해결 방법을 알아보고자 한다.

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   오류 현상 확인

먼저 위 스샷의 오류가 어떻게 발생되었느지 살펴보자. 붓꽃 데이터를 이용하여 AdaBoost 분류 모형을 학습했다.

 

import shap
 
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier, AdaBoostRegressor
from sklearn.datasets import load_iris, load_boston
 
iris = load_iris()
 
X = iris.data
y = iris.target
 
clf = AdaBoostClassifier().fit(X, y)

 

그러고 나서 아래와 같이 TreeExplainer를 사용하려고 했다. 

 

tree_explainer = shap.TreeExplainer(clf)

 

하지만 아래와 같이 에러가 발생한 것이었다.

 

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   해결 방법

1. shap 모듈이 설치된 경로 확인

다음과 같이 print를 사용해서 shap 모듈이 설치된 경로를 확인한다.

 

print(shap)

 

2. _tree.py 파일 찾기

위에서 찾은 경로로 들어가서 shap 폴더를 찾은 뒤 explainer 폴더에서 _tree.py 파일을 찾고 열어준다.

3. _tree.py 파일 수정 및 재실행

먼저 아래 코드를 복사 한 다음

 

elif safe_isinstance(model, ["sklearn.ensemble._weight_boosting.AdaBoostClassifier"]):
    self.internal_dtype = model.estimators_[0].tree_.value.dtype.type
    self.input_dtype = np.float32
    scaling = 1.0/len(model.estimators_)
    self.trees = [SingleTree(e.tree_, normalize=True, scaling=scaling, data=data, data_missing=data_missing) for e in model.estimators_]
    self.objective = objective_name_map.get(model.base_estimator_.criterion, None)
    self.tree_output = "probability"
elif safe_isinstance(model, ["sklearn.ensemble._weight_boosting.AdaBoostRegressor"]):
    self.internal_dtype = model.estimators_[0].tree_.value.dtype.type
    self.input_dtype = np.float32
    scaling = 1.0/len(model.estimators_)
    self.trees = [SingleTree(e.tree_, normalize=True, scaling=scaling, data=data, data_missing=data_missing) for e in model.estimators_]
    self.objective = objective_name_map.get(model.base_estimator_.criterion, None)
    self.tree_output = "raw_value"

 

ctrl+F를 실행하여 sklearn.tree를 검색해서 나온 아래 스샷 부분에 해당 코드를 붙여 넣기 한다.

 

 

그러고 나서 _tree.py을 저장하고 재실행하게 되면 문제 없이 실행된다.

 

import matplotlib.pyplot as plt
 
fig = plt.figure(figsize=(8, 5))
fig.set_facecolor('white')
tree_explainer = shap.TreeExplainer(clf)
shap_values = tree_explainer.shap_values(X)
shap.summary_plot(shap_values, feature_names=iris.feature_names)

 

 

AdaBoostRegressor에 대해서도 잘 작동한다.

 

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
 
boston = load_boston()
 
X = boston.data
y = boston.target
 
reg = AdaBoostRegressor().fit(X, y)
 
fig = plt.figure(figsize=(8, 5))
fig.set_facecolor('white')
tree_explainer = shap.TreeExplainer(reg)
shap_values = tree_explainer.shap_values(X)
shap.summary_plot(shap_values, feature_names=boston.feature_names)

 

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