SHAP force plot提供了单一模型预测的可解释性,可用于误差分析,找到对特定实例预测的解释。 代码语言:javascript 复制 # 如果不想用JS,传入matplotlib=True shap.force_plot(explainer.expected_value,shap_values[0,:],X_display.iloc[0,:]) 尝试分析此图。 模型输出值:-5.89 基值:模型输出与训练数据的平均值(...
SHAP force plot 基本上堆叠了每个观测的这些 SHAP 值,并显示了如何获得最终输出作为每个预测变量的属性的总和。 # choose to show top 4 features by setting `top_n = 4`, # set 6 clustering groups of observations. plot_data <- shap.prep.stack.data(shap_contrib = shap_values$shap_score, top_n...
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...
SHAP force plot提供了单一模型预测的可解释性,可用于误差分析,找到对特定实例预测的解释。 # 如果不想用JS,传入matplotlib=True shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:], X_display.iloc[0,:]) 尝试分析此图。 模型输出值:-5.89 基值:模型输出与训练数据的平均值(explainer.expected_valu...
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...
Force plot/局部:Force plot是单个记录的强制图。 复制 shap.initjs() shap.plots.force(shap_test[0]) 1. 2. 分类模型的SHAP values/图表 上面示例是回归模型,下面我们以分类模型展示SHAP values及可视化: 复制 import numpy as np np.set_printoptions(formatter={'float':lambda x:"{:.4f}".format(x)...
# 绘制单个样本的SHAP解释(Force Plot)sample_index = 7 # 选择一个样本索引进行解释shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values_test[sample_index], X_test.iloc[sample_index], matplotlib=True) 力图用于直观地展示单个样本的SHAP值及其对模型预测结果的影响,通过力图,可以清晰地看到每个特征对该...
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 ...
可视化SHAP值:最后,我们可以使用shap.force_plot函数可视化SHAP值,以便更好地理解特征对于模型预测结果的影响: # 可视化SHAP值 shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0, :], X[0, :]) 复制代码 这是一个简单的使用SHAP的示例教程。你可以根据自己的需求和数据集进行相应的修改和扩展。SHAP还提...