shap_values[0]是一个二维数组(13,2)是第1个样本13特征,2个类别的shap值,shap_values[1]是一个二维数组(13,2)是第2个样本13特征,2个类别的shap值, shap_values[0][0]是一个一维数组(2,)是第1个样本第1个特征,2个类别的shap值,shap_values[1][0]是一个一维数组(13,2)是第2个样本第一个特征,...
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(' ', '_')f...
使用shap库来计算SHAP值,代码如下: importshap# 创建一个解释器explainer=shap.TreeExplainer(model)# 计算SHAP值shap_values=explainer.shap_values(X_test) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 代码解析: 首先导入shap库。 创建一个TreeExplainer,它能够针对树模型(如随机森林)进行解释。 使用shap_values方法计算测试集的...
shap_interaction_values = explainer.shap_interaction_values(X) shap.summary_plot(shap_interaction_values, X) dependence_plot 为了理解单个feature如何影响模型的输出,我们可以将该feature的SHAP值与数据集中所有样本的feature值进行比较。由于SHAP值表示一个feature对模型输出中的变动量的贡献,下面的图表示随着特征RM...
shap模块利用Shapley值来衡量每个特征对输出结果的贡献。其计算过程如下: 输入样本求解所有可能特征组合计算Shapley值生成解释结果可视化解释 利用shap模块,我们可以通过以下代码进行计算: importshapimportnumpyasnpimportpandasaspd# 构建示例数据与模型X=pd.DataFrame(np.random.rand(100,3),columns=["Feature1","Feature...
Thisfunctionreturns the shapley values-df:Adataframewiththe two columns:['channel_name','conv_name'].The channel_subset column is thechannel(s)associatedwiththe conversion and the count is the sumofthe conversions.-channel_name:Astring that is the nameofthe channel column-conv_name:Astring that...
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_...
Note that the leaf index of a treeisunique per tree, so you may find leaf1inboth tree1andtree0.pred_contribs :boolWhen this optionison, the output will be a matrix of (nsample, nfeats+1)witheach record indicating the feature contributions (SHAP values)forthat ...
通过直接使用底层的 NumPy 数组并访问 NumPy 函数,例如使用df.values.apply(),您可以进一步提高执行速度。NumPy 向量化真是太方便了。以下是在 pandas DataFrame 列上应用 NumPy 向量化的示例: squarer = lambda t: t ** 2 vfunc = np.vectorize(squarer) df['squared'] = vfunc(df[col].values) 这只是...