# 绘制SHAP力图shap.initjs()# 初始化JS绘图支持shap.force_plot(explainer.expected_value[1],shap_values[1],X_test) 1. 2. 3. 顶端图示 在此处插入一个饼状图来展示SHAP值的分布,可以使用如下的mermaid语法: 30%20%40%10%SHAP值分布特征1特征2特征3特征4 结论 以上就是在Python中绘制SHAP力图的完整流...
SHAP 值是介于两者之间的所有值。例如,去壳重量使预测环数增加了1.68 我们数据集中的每个观测/鲍鱼都会有一个独特的瀑布图。它们都可以用与上述相同的方式进行解释。在每种情况下,SHAP 值告诉我们与平均预测相比,特征对预测的贡献如何。较大的正/负值表示该特征对模型的预测有显著影响。 图2:Force Plot 另一种可...
shap.force_plot函数的源码解读 shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1][0,:], X_display.iloc[0,:])解读 defforce(base_value,shap_values=None,features=None,feature_names=None,out_names=None,link="identity",plot_cmap="RdBu",matplotlib=False,show=True,figsize=(20,3),ord...
使用shap.TreeExplainer(如果你使用的是树模型,如随机森林或XGBoost)或其他适用的解释器来创建解释器,并计算SHAP值: python explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X_test) 4. 绘制不同类型的SHAP图 4.1 SHAP力图(Force Plot) SHAP力图用于显示单个预测中每个特征的贡献。 pytho...
shap.force_plot函数的源码解读 shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1][0,:], X_display.iloc[0,:])解读 def force(base_value, shap_values=None, features=None, feature_names=None, out_names=None, link="identity", plot_cmap="RdBu", matplotlib=False, show=True, figsiz...
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, X) Global Interper Global可解释性:寻求理解模型的overall structure(总体结构)。这往往比解释单个预测困难得多,因为它涉及到对模型的一般工作原理作出说明,而不仅仅是一个预测。 summary_plot summary plot为每个样本绘制其每个特征的SHAP值,这可以更好地理解...
explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X_test)# 1. 全局特征重要性shap.summary_plot(shap_values, X_test)# 2. 单样本解释shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:], X_test.iloc[0,:])# 3. 交互作用分析shap_interaction = explainer.shap_int...
shap.initjs()shap.force_plot(explainer.expected_value,shap_values,x_test,feature_names=columns_name_list) 9. 结语 以上就是使用 Python 对股票涨跌预测模型的参数进行重要性分析的方法了,如果感觉还不错的话,可以帮忙给个赞哦,感谢各位支持。
explainer = shap.DeepExplainer(model,background) shap_values = explainer.shap_values(test_x)# 传入特征矩阵X,计算SHAP值 # 可视化第一个样本预测的解释 shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:], test_x.iloc[0,:])
python解释模型库Shap实现机器学习模型输出可视化⽬录 安装所需的库 导⼊所需库 创建模型 创建可视化 1、Bar Plot 2、队列图 3、热图 4、瀑布图 5、⼒图 6、决策图 解释⼀个机器学习模型是⼀个困难的任务，因为我们不知道这个模型在那个⿊匣⼦⾥是如何⼯作的。解释是必需的，这样我们可以选择最佳...