shap.plots.bar(shap_values2, clustering=clustering, clustering_cutoff=0.5) Summary Plot 上面使用Summary Plot方法并设置参数plot_type="bar"绘制典型的特征重要性条形图,而他默认绘制Summary_plot图,他是结合了特征重要性和特征效果,取代了条形图。 Summary_plot 为每一个样本绘制其每个特征的Shapley value,它说...
shap.plots.bar(shap_test[0]) 与“ 条形图/全局 ”中完全相同,只是这次我们将数据切片为单个记录。 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 ...
Issue Description when using barplot function from shap a TypeError occurs when calling line 260 ax.set_yticks. set_ticks has no attribute fontsize. Minimal Reproducible Example import shap shap.initjs() model = xg.XGBRegressor() model.f...
shap.plots.heatmap(shap_test) 1. 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。 复制 shap.initjs() 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...
shap_values = explainer(X_test) expected_value = explainer.expected_value shap.plots.beeswarm(shap_values) 结果如图5-6所示: 图5-6 5.6特征重要性SHAP值 shap.summary_plot(shap_values,X_test,feature_names=feature_label,plot_type='bar')
SHAP 和SHAP values SHAP(SHapley Additive Explanations)是一种解释任何机器学习模型输出的博弈论方法。它利用经典的博弈论Shapley值及其相关扩展,将最优的信用分配与局部解释相结合(详细信息和引用请参阅相关论文:https://github.com/shap/shap#citations)。
shap_values = explainer(X_adult) # 设置用于绘图的数据,又超时。。 # shap_values.display_data = shap.datasets.adult(display=True)[0].values # 绘制特征条形图 shap.plots.bar(shap_values, show=False) plt.tight_layout() plt.show()
shap.plots.bar(shap_values) 基于KernelExplainer可视化 In 15: 代码语言:txt 复制 import sklearn import shap from sklearn.model_selection import train_test_split # js初始化 shap.initjs() X, y = shap.datasets.iris() # 切分数据集合 X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,y...
# summarize the effects of all the featuresshap.plots.beeswarm(shap_values) We can also just take the mean absolute value of the SHAP values for each feature to get a standard bar plot (produces stacked bars for multi-class outputs): ...
shap.summary_plot(shap_values, X_test) 这个图在低版本的shap能够跑出来,在高版本的shap中可能报错,可以用下面的函数替代: shap.plots.bar(shap_obj[:,:,0]) 2.5 绘制全局蜂群图 蜂群图(Beeswarm Plot)是另一种可视化特征重要性和影响的方法。蜂群图旨在显示数据集中的TOP特征如何影响模型输出的信息密集摘要...