Visualizar valores de SHAP en apps de Qlik Sense
Los valores de SHAP nos ayudan a comprender lo que impulsa un modelo, así como los resultados individuales. Cree visualizaciones de valores SHAP en aplicaciones de Qlik Sense para explorar más a fondo sus datos. Los siguientes ejemplos le darán una idea de los conocimientos que puede obtener.
Preparativos
Antes de comenzar, haga los siguientes preparativos:
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Genere un conjunto de datos SHAP de coordenadas. Este conjunto de datos tiene las columnas de valores de SHAP pivotadas en una "característica" y un "valor", lo que le permite usar varias características en un solo gráfico.
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Para predicciones de clasificación binaria, trace la probabilidad predicha frente a la suma de los valores de SHAP por fila y observe la dirección de los valores de SHAP. Si la pendiente es negativa, invierta la dirección de los valores de SHAP para facilitar la interpretación de las visualizaciones.
Verificación de dirección para valores de SHAP que muestran una pendiente positiva
Clasificación de importancia de características
Puede crear un rango de importancia de las características utilizando los valores absolutos promedio de los valores SHAP para cada característica. La figura muestra la importancia de diferentes características en la probabilidad de que un cliente abandone.
Clasificación de la importancia de SHAP en Qlik Sense
Dirección y distribución
Los valores SHAP también se pueden usar para comprender la dirección y distribución de la influencia de cada característica. En la figura, puede ver si las diferentes características hacen que los clientes sean más o menos propensos a abandonar.
Gráfico de distribución de SHAP en Qlik Sense
Importancia de las características para las cohortes
La importancia de cada característica se puede crear para las distintas cohortes. Por ejemplo, puede comparar las características más importantes para clientes con diferentes tipos de planes. La figura muestra los factores influyentes destacados por tipo de plan.
Este gráfico utiliza un contenedor de matriz para representar los datos de valores de campo específicos en los datos. También puede crear gráficos similares individualmente utilizando expresiones establecidas.
Gráfico en Qlik Sense que muestra los factores que más influyen en las bajas por tipo de plan
Importancia de las características a nivel de fila
La importancia de SHAP se puede utilizar para comprender la importancia de las características a nivel de fila. Puede investigar y comparar qué características influyen en la probabilidad de abandono de diferentes clientes, como se observa en la figura.
Gráficos de importancia SHAP por ID específicos de clientes
Variación de características
Puede trazar la influencia de cada variación de una característica. Por ejemplo, puede crear visualizaciones para mostrar la influencia promedio del tipo de plan del cliente por cada uno de los tipos de planes que ofrece.
Gráfico de barras en Qlik Sense que muestra la importancia SHAP de valores de campo específicos para una sola característica
Gráfico de distribución en Qlik Sense que muestra la importancia de SHAP de valores de campo específicos para una sola característica
Variables continuas
Los valores SHAP se pueden utilizar en diagramas de dispersión para analizar tendencias a medida que las variables continuas fluctúan en valor. En este gráfico de valores SHAP, podemos ver que la probabilidad de abandono de un cliente generalmente aumenta en paralelo con los aumentos en su tarifa base.
Opcionalmente, también podemos utilizar líneas de regresión y otras herramientas para descubrir nuevos conocimientos en los datos.
Diagrama de dispersión de SHAP que muestra las tendencias en el resultado de abandono a medida que aumenta la tarifa base
