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),ordering_keys=None,ordering_keys_...
force plot是针对单个样本预测的解释,它可以将shap values可视化为force,每个特征值都是一个增加或减少预测的force,预测从基线开始,基线是解释模型的常数,每个归因值是一个箭头,增加(正值)或减少(负值)预测。 同样是第一个样本,其force plot如下: shap.initjs()shap.force_plot(explainer.expected_value,shap_values...
shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1][view_id,:], X.iloc[view_id,:]) 可以看到,预测的结果是1,也就是属于该类别(异常类别)。细看每个特征的贡献时,清楚的看到Toolwear[min]值为204,贡献很大。结合机理分析,工具将在 200 至 240 分钟之间随机选择的工具磨损时间进行失效更换,看...
51CTO博客已为您找到关于shap force plot 线性回归的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及shap force plot 线性回归问答内容。更多shap force plot 线性回归相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
“我篡改了区块链数据” FISCO BCOS开源联盟链社区现在相当活跃，每天都会产生大量的讨论，大家也会饶有...
有了这种转变，可以说模型的可解释性已经比预测能力具有更高的优先级。 诸如准确率和R2分数之类的指标...
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[j], boston_df[cols].iloc[j]) 蓝色表示该特征的贡献是负数,红色则表示该特征的贡献是正数,黑色加粗的是该样本最后的预测值。最长的蓝色条是LSTAT,该特征的含义是人口密度,密度低,房价自然也低。
3.2SHAP概述图(SHAP Summary Plot) SHAP Summary Plot 3.3 柱状图(和feature importance的图一个思路,没啥好说的。) 柱状图 3.4部分依赖图(Partial Dependence Figure) (我个人感觉这个是最让人头大的地方,也很难找到讲得比较清楚的参考资料,具体怎么看我写在第4部分了,不过我才疏学浅,写得不一定对) ...
shap.force_plot(base_value, shap_values, contribution_threshold, matplotlib=True, show=False) Expectation: contribution_threshold is some float between 0 & 1, where setting to 0 would show a label for every feature (including negative contributing features). Setting above 0 will show every contri...
#shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, feature_names) #shap.dependence_plot("b1_price_avg", shap_values, data, feature_names) shap.summary_plot(shap_values, data, feature_names) 比较结果 从概要图中可以看出,使用相同的PyTorch模型和测试数据给出的特征值明显不同。