X_train_summary = shap.kmeans(X_train, 10) t0 = time.time() explainerKNN = shap.KernelExplainer(knn.predict, X_train_summary) shap_values_KNN_train = explainerKNN.shap_values(X_train) shap_values_KNN_test = explainerKNN.shap_values(X_test) timeit=time.time()-t0 timeit 通过SHAP,用kn...
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...
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...
首先,我们创建了一个SHAP的Explainer对象,传入我们训练好的模型作为参数。然后,我们使用Explainer对象来计算每个特征的SHAP值,这是一种度量特征对预测结果的贡献程度的方法。最后,我们使用summary_plot函数来可视化SHAP值的摘要。 这只是SHAP库的基本用法,你还可以使用其他函数和可视化工具来更深入地理解特征对预测结果的影...
y = df['Price'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练 XGBoost 模型 model = xgboost.XGBRegressor() model.fit(X_train, y_train) # 创建 SHAP 值解释器 explainer = shap.TreeExplainer(model) ...
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(' ', '_')...
sns.boxplot(data=df) plt.title('Box Plots of Dataset Features', fontsize=40, color='black') # 如果需要设置坐标轴标签的字体大小和颜色 plt.xlabel('X-axis Label', fontsize=20, color='red') # 设置x轴标签的字体大小和颜色 plt.ylabel('Y-axis Label', fontsize=20, color='green') # 设...
# The standard SHAP procedure import pandas as pd # Load data url = 'https://raw.githubusercontent.com/Sketchjar/MachineLearningHD/main/boston_data.csv' df = pd.read_csv(url); df.drop('Unnamed: 0',axis=1,inplace=True) X, y = df.drop('Target', axis=1), df.Target ...
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,