我正在使用sklearn的隔离林算法进行一些无监督的异常检测。 我需要解释一下这些预测，我想知道是否有任何方法可以得出导致每个样本做出决定的路径。
我通常使用SHAP或ELI5，但我想做一些更定制的事情。所以我需要确切的路径。
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您正在创建树的集合，因此给定实例的路径对于集合中的每棵树都会有所不同。要检测异常，隔离林会获取给定实例的所有树的平均路径长度（分离样本的拆分数），然后使用此路径确定是否为异常（平均较短路径长度表示异常）。当您查看一组树木的平均值时，没有“精确”路径。
在我所知的范围内，您最好的选择是使用SHAP之类的方法，但是您也可以只训练一些估计量，并查看这些树中给定实例所采用的路径，以深入了解决定。
答案 1 :(得分：0)
您现在可以将SkP值用于SkLearn IF：https://github.com/slundberg/shap/pull/784/files