shap_interaction_values=explainer.shap_interaction_values(X)shap.summary_plot(shap_interaction_values,X) Decision plot SHAP 决策图显示复杂模型如何得出其预测(即模型如何做出决策)。决策图是 SHAP value 的文字表示,使其易于解读。 决策图显示的信息与力图基本相同,都可以有效地解释上述模型的预测。而且很容易识...
As a quick check on this model, we have the plot of actual vs predicted bonus below. The model should be fine to demonstrate the SHAP package. Figure 1: actual vs predicted bonus Interpreting SHAP interaction valuesNow that we have our model, we can get the SHAP interaction values. These...
4.4SHAP Interaction Values 4.4.1SHAP Interaction Value Summary Plot 个人理解这个就是把前面的散点图都挤一挤压一压,放到一个图上展示了。 4.4.2SHAP Interaction ValueDependence Plots 不清楚这个SHAP Interaction Value具体是怎么算的,不过这里的图和4.3的区别主要在于,这里没有Vertical dispersion了,也就是通过...
interaction value是将SHAP值推广到更高阶交互的一种方法。树模型实现了快速、精确的两两交互计算,这将为每个预测返回一个矩阵,其中主要影响在对角线上,交互影响在对角线外。这些数值往往揭示了有趣的隐藏关系(交互作用)。 shap_interaction_values = explainer.shap_interaction_values(X) shap.summary_plot(shap_int...
shap.dependence_plot("battery_power", shap_values[0], X_test,interaction_index="ram")力图 让我们将焦点缩小到单个样本。具体来说，我们将仔细研究第 12 个样本，看看哪些特征导致了“0”结果。为此，我们将使用力图并输入期望值、SHAP 值和测试样本。事实证明，RAM、手机尺寸和时钟速度对型号的影响更大。
shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar") 1. 从上图可以看出,LSTAT、RM、CRIM的特征重要性最高,必须保留,而CHAS、ZN、RAD三个特征的重要性最低,可以考虑删除。 3.8 Interaction Values Interaction values是将SHAP推广到更高阶交互的一种方法。树模型实现了快速、精确的两两交互计算,这将为每个预...
SHAP有两个核心,分别是shap values和shap interaction values,在官方的应用中,主要有三种,分别是force plot、summary plot和dependence plot,这三种应用都是对shap values和shap interaction values进行处理后得到的。 代码实现 a waterfall plot def waterfall(shap_values, max_display=10, show=True): ...
shap.dependence_plot('MedInc', shap_values, X_train, interaction_index='AveOccup') 依赖图用于显示一个特征的SHAP值与该特征值之间的关系,并可以展示特征之间的交互作用在这里shap.dependence_plot函数的参数解释如下: 'MedInc':这是你想要研究的特征名 ...
shap_values=explainer.shap_values(x_test)#x_test为特征参数数组 shap_value为解释器计算的shap值 绘制单变量影响图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 shap.dependence_plot("参数名称",计算的SHAP数组,特征数组,interaction_index=None,show=False) ...
#from sklearn.inspection import plot_partial_dependence from sklearn.metrics import mean_squared_error import shap import warnings 2.设置忽略警告与显示字体、负号 warnings.filterwarnings("ignore") # 设置Matplotlib的字体属性 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用于中文显示,你可以更改为...