shap.force_plot()的参数 shap.force_plot()的参数 shap.force_plot()是机器学习模型可解释性分析中常用的可视化函数，属于SHAP库的一部分。这个函数通过绘制每个特征对预测结果的贡献度，帮助用户理解模型决策逻辑。以下从参数作用、使用技巧、常见问题三个角度展开分析，结合实际场景说明如何调整参数达到
在使用shap.force_plot函数时,你需要确保传递给函数的参数是正确的。根据你提供的代码片段shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values3[0][0,:], x_val.iloc[]),我将分点解释如何正确使用这个函数,并提供一个完整的代码示例。 1. explainer.expected_value[0] 解释:这是模型的基准值(expected...
问SHAP:我如何解释force_plot的期望值？EN在越来越多的领域中机器学习模型已开始需要更高的标准， 例如...
示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5 输出: 2 示例 2: 输入: [1,3,5,6], 2 输出: 1...
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...
当然force plot还有别的形式: 3.2 全局分析(全样本分析) 对全部样本上的shapley value进行加和/平均,即可得到feature importance: 3.2.1 summary plot 这幅图展示的是“全样本x全特征”与“shapley”的关系。每一个样本的一个特征是图上的一个点,颜色代表feature value的大小,横坐标为shap值的大小,特征按重要性...
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 线性回归 regress线性回归 一.初识机器学习 看了好多的模型训练文档,一直对数据的输入和输出感到有点懵,还好大佬点醒,少了好多头脑斗争,下面戳重点见图: 二.关于线性回归 线性回归是一种有监督的学习算法,它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系,分为一元线性回归和多元的线性回归。一元...
或者用force plot ###更加直观一点,可以看到特征的值,但是shap值就看不到了 shap.initjs() # visualize the first prediction's explanation with a force plot shap.plots.force(shap_values[0]) force plot 从图,中可以看到base_value是22.53,预测值是24.02,红色是positive影响的,蓝色是negative影响。 1.3 全...
组合力图:force_plot() 。 完整代码可在文章末尾或通过github[20]。 随机森林 首先,让我们加载用 SHAP 值解释你的模型中使用的相同数据。 importpandasaspdimportnumpyasnpnp.random.seed(0)importmatplotlib.pyplotaspltdf = pd.read_csv('/winequality-red.csv')# Load the datafromsklearn.model_selectionimpor...