Force plot/局部:Force plot是单个记录的强制图。 shap.initjs() shap.plots.force(shap_test[0]) 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: import numpy as np np.set_printoptions(formatter={'float':lambda x:"{:.4f}".format(x)}) import pandas as...
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(...
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][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_...
“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...
shap.force_plot(tree_explain.expected_value, shap_vals, row_data) 上图显示了一些重要的信息。这座房子的价值预计为15.42。在图的右侧,我们看到了23.16的基值。我们还看到了两组不同的特征,分别是红色和蓝色。红色突出显示的功能有助于提高预测,而蓝色突出显示的功能则有助于降低预测。每个特征在图中占据的大...
可视化与解释:通过可视化方法展示SHAP值,进行模型解释 在文章中的展示图如下: 1.模型中变量的SHAP值排序 2.摘要图(Summary Plot) 3.力图(Force Plot) 4.依赖图(Dependence Plot) SHAP作为机器学习模型的解释工具,已经是一项重大突破,通过量化特征对预测的贡献,提供可视化功能。
SHAP(SHapley Additive exPlanations)是解释模型预测的一种有效方法。力图(Force Plot)是SHAP解释中的一种可视化形式,它能够直观地展示特征对预测结果的贡献。下面,我将教你如何在Python中绘制SHAP力图。 流程概览 首先,让我们来看一下绘制SHAP力图的步骤:
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, x_test,show=False) 这个可以体现出不同参数组合对模型的贡献度。也就是说,可以给出模型优化方案, 这里有很多种模式可以选择,第一种是根据对模型的贡献度进行排序的,如图所示: 第二种是根据参数的相似性对样本进行排序 ...