shap_values[0]是一个二维数组(13,2)是第1个样本13特征,2个类别的shap值,shap_values[1]是一个二维数组(13,2)是第2个样本13特征,2个类别的shap值, shap_values[0][0]是一个一维数组(2,)是第1个样本第1个特征,2个类别的shap值,shap_values[1][0]是一个一维数组(13,2)是第2个样本第一个特征,...
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[...
average_shap_values, stds, ranges = [],[],[] for i in range(0,len(df)): df_per_obs = pd.DataFrame.from_dict(shap_values_per_cv[i]) # Get all SHAP values for sample number i # Get relevant statistics for every sample average_shap_values.append(df_per_obs.mean(axis=1).values...
importshap# 使用TreeExplainer来计算SHAP值explainer=shap.TreeExplainer(model)shap_values=explainer.shap_values(X_test) 1. 2. 3. 4. 5. TreeExplainer()为树模型提取SHAP值的解释器。 shap_values将包含每个特征的SHAP值,以用于后面绘图。 步骤5: 绘制SHAP图 最后,我们将绘制SHAP图,以便可视化特征重要性。 # ...
shap_values = explainer(X)# 可视化单个预测解释shap.plots.waterfall(shap_values[0]) AI代码助手复制代码 三、核心可视化方法详解 3.1 单样本解释(局部解释) 3.1.1 瀑布图(Waterfall Plot) shap.plots.waterfall(shap_values[0]) AI代码助手复制代码 ...
model=RandomForestClassifier()model.fit(X,y)3生成shap值然后应用shap库生成shap值,代码如下: # 使用SHAP解释模型预测 explainer=shap.TreeExplainer(model)shap_values=explainer.shap_values(X)# 输出每个特征的SHAP值print(shap_values)得到结果:[array([[0.04326835,0.01389136,0.2289992,0.21054109],[0.05049107,-0....
在SHAP中,我们需要先创建一个解释器(Explainer)来解释模型。然后,我们可以使用解释器来计算测试集中每个样本的SHAP值,这些值表示了每个特征对模型预测的贡献度。 python # 创建SHAP解释器 explainer = shap.TreeExplainer(model) # 计算测试集的SHAP值 shap_values = explainer.shap_values(X_test) 4. 可视化解释结果...
关于shap值计算,也可以参考:数据运营36计(四):互联网广告渠道归因分析之Sharply Value 1.2 SHAP值和马尔科夫链 归因的比较 参考:高阶媒体归因:沙普利值vs马尔科夫链 相同点: 两者并非将每条转化路径归因后求和,而是理清关系后求整体中的每个渠道的影响力
但是,由于我们现在对每个人都有个性化的解释,因此我们可以做的不仅仅是制作条形图。我们可以绘制数据集中每个客户的特征重要性。在十八Python包让一切变得简单。我们首先调用 shap.TreeExplainer(model).shap_values(X) 来解释每个预测,然后调用 shap.summary_plot(shap_values, X) 来绘制这些解释:...
但是,由于我们现在对每个人都有个性化的解释,因此我们可以做的不仅仅是制作条形图。我们可以绘制数据集中每个客户的特征重要性。在十八Python包让一切变得简单。我们首先调用 shap.TreeExplainer(model).shap_values(X) 来解释每个预测,然后调用 shap.summary_plot(shap_values, X) 来绘制这些解释:...