XGboost分类和eli5软件包的问题

Question

[训练XGBoost分类模型时，我使用eli5函数“ explain_prediction（）”来查看特征对单个预测的贡献。

但是，eli5软件包似乎将我的模型当作回归器而不是分类器。

下面是一段代码，显示了我的模型，我的预测以及“ explain_prediction”方法的输出。

如您所见，输出给出的分数是3.016，而不是0到1之间的概率。在这种情况下，我期望得到0.953。

感谢任何帮助。

Answer 1

eli5软件包似乎将我的模型当作回归器而不是分类器。

通过将inverse logit function应用于提升得分，将其转换为概率得分。

概率标度是非线性的，这会使特征贡献的数字解释更加困难。

..输出给出的分数是3.016 ..我原本期望0.953

1 /（1 + exp（-3.016））= 0.9532917416863492