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_obj,X_test_m,plot_type="bar",feature_names=features)# shap.plots.bar(shap_obj) 2.5 绘制全局蜂群图 蜂群图(Beeswarm Plot)是另一种可视化特征重要性和影响的方法。
shap.summary_plot(shap_values_nn,X_test) 最重要的能源消耗指标(基于DNN) 红色:特征重要性高 紫色:特征重要性中 蓝色:特征重要性低 通过决策图检验XAI-Shapley结果的有效性,如下图所示,展示不同重要特征向预期SHAP解释器值的收敛。 shap.decision_plot(explainer2.expected_value,shap_values_nn) 能耗决策图 上...
shap.summary_plot的图片 首先,你需要使用shap.summary_plot函数来生成你想要保存的图片。注意,这个函数本身并不直接返回一个图像对象,而是直接绘制在当前的matplotlib轴上。因此,在调用这个函数之前,你可以使用matplotlib.pyplot的figure函数来创建一个新的图形或轴,但这通常不是必须的,因为shap.summary_plot默认会使用...
shap.summary_plot(shap_values, X_train) 我尝试更改plot_size。当绘图较高时,色条出现了,但非常小-看起来不像应该的样子。 shap.summary_plot(shap_values, X_train, plot_size=0.7) 这是一个合适的颜色条的示例。 有人知道是否可以解决这个问题吗? 如何重现: import pandas as pd import shap import sk...
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, X) 1. 3.5 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的多,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。 3.6 summary_plot ...
查看三个样本的shaple值,其中红色代表增加shaple值,蓝色代表降低,也即红色代表增加样本风险(下同)。 从上之下依次是低风险,高风险,未识别三个特定样本的shap值可视化图。 shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1][3860,:], data[use_cols].iloc[3860,:]) #3860为样本在数据集中的索引...
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) ...
shap_values = e.shap_values(X) shap.summary_plot(shap_values[0][:, interested_feature], X[interested_feature]) 由于这是一个二分类问题,shap_values包含两个部分。我假设其中一个部分是类别0的,另一个部分是类别1的。如果我想知道一个特征的贡献,我必须绘制两个像下面这样的图。
shap.summary_plot(shap_interaction, X_test) AI代码助手复制代码 5.3 商业洞察提取 通过SHAP分析发现: -LSTAT(低收入人群比例)是最重要的负相关因素 -RM(房间数)与房价呈显著正相关 - 存在非线性阈值效应:当CRIM>5时对房价产生突变影响 六、性能优化技巧 ...
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...