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Feature importance:Opening a soil-transmitted helminth machine learning model via SHAP

Infectious Disease Modelling 2022年第1期7卷 262-276页

作者： Carlos Matias Scavuzzo Juan Manuel Scavuzzo Micaela Natalia Campero melaku anegagrie Aranzazu Amor Aramendia Agustín Benito Victoria Periago Instituto de Altos Estudios Espaciales Mario Gulich Univesidad Nacional de Cordoba-Comision Nacional de Actividades EspacialesArgentina Fundacion Mundo Sano MadridSpain National Centre for Tropical Medicine Institute of Health Carlos IIIMadridSpain Fundacion Mundo Sano Buenos AiresArgentina Consejo Nacional de Investigaciones Científicasy Tecnicas(CONICET) Buenos AiresArgentina

In the field of landscape epidemiology,the contribution of machine learning(ML)to modeling of epidemiological risk scenarios presents itself as a good *** study aims to break with the”black box”paradigm that underlies the application of automatic learning techniques by using SHAP to determine the contribution of each variable in ML models applied to geospatial health,using the prevalence of hookworms,intestinal parasites,in Ethiopia,where they are widely distributed;the country bears the third-highest burden of hookworm in Sub-Saharan *** software was used,a very popular ML model,to fit and analyze the *** Python SHAP library was used to understand the importance in the trained model,of the variables for *** description of the contribution of these variables on a particular prediction was obtained,using different types of plot *** results show that the ML models are superior to the classical statistical models;not only demonstrating similar results but also explaining,by using the SHAP package,the influence and interactions between the variables in the generated *** analysis provides information to help understand the epidemiological problem presented and provides a tool for similar studies.

关键词： Shap Shapley Machine learning Remote sensing Hookworm Ethiopia

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