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默认会使用当前的matplotlib轴。
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, 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_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...
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 ...
shap.summary_plot(shap_values,features) 1. 默认情况下,shap.summary_plot()函数会生成一个白色背景的图像。为了将背景设置为灰色,我们可以使用matplotlib库中的plt.gca()函数获取当前的图形坐标轴对象,并设置其背景颜色为灰色。 plt.gca().set_facecolor('#EAEAEA') ...
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 = 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) ...
#from sklearn.inspection import plot_partial_dependence from sklearn.metrics import mean_squared_error import shap import warnings 2.设置忽略警告与显示字体、负号 warnings.filterwarnings("ignore") # 设置Matplotlib的字体属性 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用于中文显示,你可以更改为...
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...