shap_values = explainer(X) 图1:Waterfall 特征矩阵中的 4,177 个观测值中的每一个都有 8 个 SHAP 值。也就是说,我们模型中的每个特征都有一个 SHAP 值。我们可以使用waterfall函数来可视化第一个观测值的 SHAP 值(第 2 行)。 # Waterfall plot for first observation shap.plots.waterfall(shap_values[...
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...
explainer = shap.TreeExplainer(clf_lgb) # 建立解释器 shap_values = explainer.shap_values(df_no_outliers) # 求出shap值 shap.summary_plot(shap_values, df_no_outliers, plot_type="bar",plot_size=(15,10)) 从结果中可以看到,age字段是最为重要的。 10.3 模型预测 In [44]: 代码语言:javascript...
c_values=df.set_index(channel_name).to_dict()[conv_name]df['channels']=df[channel_name].apply(lambda x:xiflen(x.split(","))==1elsenp.nan)channels=list(df['channels'].dropna().unique())v_values={}forAinpower_set(channels):#generate all possible channel combination v_values[','....
y = df[['class']] y = y.values.ravel() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=46) 下面是一些sklearn中常见的模型,我们都直接使用了,作为比较: #Build pipeline for models pipeline_lr = Pipeline([('lr_classifier',LogisticRegression(...
# 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 ...
shap_values = explainer(X_test) 1. 2. 1、Bar Plot shap.plots.bar(shap_values, max_display=10) 1. 2、队列图 shap.plots.bar(shap_values.cohorts(2).abs.mean(0)) 1. 3、热图 shap.plots.heatmap(shap_values[1:100]) 1. 4、瀑布图 ...
values_all = explainer.shap_values(X_test)shap.summary_plot(shap_values_all,
df = df.sort_values('Date') # 仔细检查结果 df.head() 数据可视化 现在让我们来看看是什么样的数据。 plot(range(df.shape[0]),(df)/2.0) 这张图已经说明了很多问题。我选择这家公司而不是其他公司的原因是,这张图随着时间的推移,股票价格有不同表现行为。这将使模型学习更加稳健,并且给你一个价格变...
df = df.sort_values('Date') # 仔细检查结果 df.head() 数据可视化 现在让我们来看看是什么样的数据。 plot(range(df.shape[0]),(df)/2.0) 这张图已经说明了很多问题。我选择这家公司而不是其他公司的原因是,这张图随着时间的推移,股票价格有不同表现行为。这将使模型学习更加稳健,并且给你一个价格变...