如何解决如何修改 sagemaker 中的预测器函数以返回 shap 值和预测值?
我一直在试图弄清楚如何从 sagemaker 中训练有素的模型中获取每个单独数据点的 shap 值以及它们的点预测。我在 sagemaker: Clarify 中使用了新管道https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/sagemaker_processing/fairness_and_explainability/fairness_and_explainability.html,它为我提供了 shap 值,但是,似乎我需要再次调用 API 以通过使用预测器或 invoke_endpoint 来获得预测。由于所有这些都是昂贵的,我不想两次调用 API。我想知道是否有任何方法可以通过简单地修改 sagemaker.predictor 函数来实现。
正如这里所提到的 https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/frameworks/xgboost/using_xgboost.html 我可以使用 sagemaker 中的开源 xgboost 选项来训练模型,然后能够修改预测函数以包括 shap 值。但是,模型构建部分不是我喜欢做的。我喜欢使用sagemaker内置的xgboost函数来训练模型。
我不确定是否可以修改 sagemaker.predictor 函数以包含 shap 值。我只需要知道在 sagemaker 中使用开源 xgboost 函数是否是我唯一的选择。
谢谢
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