shap.plots.bar(shap_values2[1], show_data=True) 队列条形图 传递解释对象的字典将为解释对象表示的每个群组创建一个多条形图,其中包含一个条形类型。下面我们使用它来分别绘制男性和女性特征重要性的全局摘要。 sex = ["Women" if shap_values2[i,"Sex"].data == 0 else "Men" for i in range(shap...
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.plots.bar(shap_values) SHAP has specific support for natural language models like those in the Hugging Face transformers library...
shap.plots.beeswarm(shap_obj[:,:,0],show=True)# 全局蜂群图 给定解释的每个实例由每个特征流上的一个点表示;点的 x 位置由该特征的 SHAP 值 ( shap_values.value[instance,feature]) 确定,并且点沿每个特征行“堆积”以显示密度; 条形图与蜂群图的对比,条形图就只是展示了蜂群图的平均值。 作者简介:读...
shap.plots.waterfall(shap_values[0]) # For the first observation 结果如图5-1所示: 图5-1 5.3forceplot #相互作用图 force_plot1 = shap.force_plot(explainer.expected_value, np.mean(shap_values, axis=0), np.mean(X_test, axis=0),feature_label,matplotlib=True, show=False) shap_interaction_...
initjs() X_train, y_train = shap.datasets.adult(n_points=500) model = xg.XGBRegressor() model.fit(X_train, y_train) explainer = shap.Explainer(model) shap_values = explainer(X_train) shap.plots.bar(shap_values) So it probably has something to do with how your data is defined....
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.plots.bar(shap_values) Natural language example (transformers) SHAP has specific support for natural language models like those in...
shap.plots.beeswarm(shap_obj[:,:,0], show=True) # 全局蜂群图 给定解释的每个实例由每个特征流上的一个点表示;点的 x 位置由该特征的 SHAP 值 ( shap_values.value[instance,feature]) 确定,并且点沿每个特征行“堆积”以显示密度;条形图与蜂群图的对比,条形图就只是展示了蜂群图的平均值。
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.plots.bar(shap_test[0]) 1. 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。 复制 shap.initjs() shap.plots.force(shap_test[0]) 1. 2. 分类模型的SHAP values/图表 ...