shap_values[:,:,0]是一个二维数组(60,13),表示60个样本,13个特征第一个类别的shap值。 2.4 绘制全局条形图 SHAP提供了一种全局特征重要性图的方法,这种方法考虑了所有样本,并计算每个特征的平均绝对SHAP值: shap.summary_plot(shap_values,X_test) 这个图在低版本的shap能够跑出来,在高版本的shap中可能报错...
注1:可以简单改造后变成输出值为dataframe的形式,更进一步则是与原有特征的值结合,因为shap值只能作为排序和筛选,真正要让数据使用者理解,还是要转化业务能够理解的内容,比如“cdma_count(当月移动活跃设备数):2”,“net_play_time(上网时长):1”,“year_pay(是否年付):0” 注2:在模型训练中,很多特征并不都...
在SHAP中进行模型解释需要先创建一个explainer,SHAP支持很多类型的explainer(例如deep, gradient, kernel, linear, tree, sampling),我们先以tree为例,因为它支持常用的XGB、LGB、CatBoost等树集成算法。 explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X) # 传入特征矩阵X,计算SHAP值 Lo...
importshapimportxgboostasxgbimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# Load datasetboston=load_boston()X,y=pd.DataFrame(boston.data,columns=boston.feature_names),boston.target X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X...
三、SHAP值可视化、和模型特征重要性比较 1 导入数据 首先读取Python中自带的鸢尾花数据,具体代码如下: # 导入并处理鸢尾花数据集 import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() # 导入鸢尾花数据集 df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=[i.replace(' ', '_')...
explainer=shap.TreeExplainer(model)shap_values=explainer.shap_values(X_test)shap.summary_plot(shap_values,features=X.columns) 将交叉验证与SHAP值结合 通常,我们习惯于使用sklearn的cross_val_score或类似的自动方式实现交叉验证。但这种方式的问题是一切都在幕后发生,我们无法访问每个折叠中的数据。当然,如果我们...
values_all = explainer.shap_values(X_test)shap.summary_plot(shap_values_all,
().fit(X, y)explainer = shap.TreeExplainer(model, X)shap_values = explainer(X)feature_names = [ a + ": " + str(b) for a,b in zip(X.columns, np.abs(shap_values.values).mean(0).round(2))]shap.summary_plot(shap_values, X, max_display=X.shape[1], feature_names=feature_...
from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn_pandas import DataFrameMapper # assume that we have created two arrays, numerical and categorical,...
skimpy - Create summary statistics of dataframes. Helpful clean_columns() function. pandera - Data / Schema validation. dataframely - Data / Schema validation. impyute - Imputations. fancyimpute - Matrix completion and imputation algorithms. imbalanced-learn - Resampling for imbalanced datasets. tspr...