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
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 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:...
这个热力图的顶部还补充了每个记录的预测值(即 f(x))的线图。 Force plot/全局:这个交互式图表允许我们通过记录查看 SHAP 值的构成。 shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_test.values, X_test) 就像热力图一样,x 轴显示每个记录。正的 SHAP 值显示为红色,负的 SHAP 值显示为蓝色。
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(explainer.expected_value, shap_test.values, X_test) 1. 2. 3. 就像热力图一样,x 轴显示每个记录。正的 SHAP 值显示为红色,负的 SHAP 值显示为蓝色。例如,由于第一个记录的红色贡献比蓝色贡献多,因此该记录的预测值将高于期望值。
shap.summary_plot(shap_values, X_display, plot_type="bar") 在上面两图中,可以看到由 SHAP value 计算的特征重要性与使用 scikit-learn / xgboost计算的特征重要性之间的比较,它们看起来非常相似,但它们并不相同。 Bar plot 全局条形图 特征重要性的条形图还有另一种绘制方法。
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...
# 绘制SHAP力图shap.initjs()# 初始化JS绘图支持shap.force_plot(explainer.expected_value[1],shap_values[1],X_test) 1. 2. 3. 顶端图示 在此处插入一个饼状图来展示SHAP值的分布,可以使用如下的mermaid语法: 30%20%40%10%SHAP值分布特征1特征2特征3特征4 ...
i=18shap.force_plot(explainer.expected_value,shap_values[i],X_test[i],feature_names=features) 从图中我们可以看出: 模型输出值:16.83 基值:如果我们不知道当前实例的任何特性,这个值是可以预测的。基础值是模型输出与训练数据的平均值。(代码中的explainer.expected_value)。
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:],X.iloc[0,:]) 图2.SHAP 力图 此处的 base _ value 为– 1.143 ,而所选样本的目标值为– 3.89 。所有大于基本值的值都有收益≥$ 50K ,反之亦然。对于所选的样本,图 2 中显示为红色的特征将预测推到基础值,而蓝色的特征则将预测推...