shap.summary_plot生成的图表展示了每个特征对模型预测的平均贡献。图表中,每个特征都有一个条形,表示其重要性(绝对值越大越重要)。条形的颜色表示该特征对预测的影响方向(红色表示增加预测值,蓝色表示减少预测值)。 5. 探索SHAP库的高级功能 SHAP库还提供了许多高级功能,如交互特征影响和依赖图: 交互特征影响:通过...
summary_plot为每一个样本绘制其每个特征的SHAP值,可以提供直观的理解整体模式,并允许发现预测异常值。每一行代表一个特征,横坐标为SHAP值。一个点代表一个样本,颜色表示特征值(红色高,蓝色低)。下图输出的summary_plot图,可以看出,LSTAT特征较高的取值会降低预测的房价。 3.7 Feature Importance SHAP提供了特征重要性...
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_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...
shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar") Interaction Values interaction value是将SHAP值推广到更高阶交互的一种方法。树模型实现了快速、精确的两两交互计算,这将为每个预测返回一个矩阵,其中主要影响在对角线上,交互影响在对角线外。这些数值往往揭示了有趣的隐藏关系(交互作用) ...
可视化SHAP值 使用SHAP库中的绘图功能来可视化解释结果。 # 绘制单个预测的SHAP值 shap.initjs() shap.force_plot(expected_values[1], shap_values[1][0], X_val[0], feature_names=data.feature_names) # 绘制特征重要性 shap.summary_plot(shap_values[1], X_val, feature_names=data.feature_names)...
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值。 步骤4: 可视化SHAP值 最后,我们利用SHAP库中的可视化功能来展示SHAP值: AI检测代码解析 # 可视化前五个样本的SHAP值shap.summary_plot(shap_values,X_test) ...
shap.summary_plot(shap_values, X) 在这种情况下,颜色条被显示出来,但是非常小。我选择了这样一个例子,以便更容易地检索数据。 在此情况下,虽然会显示颜色条,但其大小很小。我选择此示例以使检索数据更加轻松。 -nietoperz21 我正在使用shap==0.40.0和matplotlib==3.5.1。我在问题中添加了一个示例代码,其中...
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_interaction_values(X_test) ...
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) ...