ENTORNO DE PROGRAMACIÓN COLABORATIVA
Configurando el entorno
Es necesario configurar e instalar las dependencias del proyecto para poder tener un correcto desempeño libre de problemas externos.
Importando librerías del proyecto
import shap # Explicabilidad
from sklearn.datasets import load_iris # Cargar un set de datos
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
Cargar un conjunto de datos de ejemplo (Iris)
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target
Entrenar un modelo (Random Forest)
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X, y)
Crear un explainer SHAP para el modelo
explainer = shap.Explainer(model, X)
Explicar una predicción específica (por ejemplo, la primera muestra)
sample_idx = 0
shap_values = explainer.shap_values(X[sample_idx])
Mostrar un resumen de las explicaciones para la primera muestra
shap.summary_plot(shap_values, X)