监督聚类涉及的不是通过数据点的原始特征值而是通过它们的shap values对数据点进行聚类。默认使用shap.utils.hclust_ordering进行聚类。 绘图时,将 SHAP 值矩阵传递给热图绘图函数。得到的图中, x 轴上是实例、y 轴上是模型输入以及色标上是编码的 SHAP 值。默认情况下,样本使用shap.order.hclust排序,它基于层次聚类...
shap.plots.beeswarm(shap_values2, order=shap_values.abs.max(0)) 另外,在绘图之前,就对shap_values取绝对值,得到与条形图类似的图形,但比条形图具有更丰富的平行线,因为条形图只是绘制蜂群图中点的平均值。 # 蜂群图 shap.plots.beeswarm(shap_values2.abs, color="shap_red") # 条形图 shap.plots.bar(...
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 shap.dependence_plot("等效渗透率",shap_values,data_with_name,show=False)plt.xticks(fontproperties='Times New Roman',size=20)#设置x坐标字体和大小 plt.yticks(fontproperties='Times New Roman',size=20)#设置y坐标字体和大小 plt.xlabel('...
shap_values = explainer.shap_values(X_train) 3.处理 SHAP 值 如果模型是回归模型或者有一个输出,shap_values是一个数组,形状为(样本数, 时间步长, 特征数)。 如果模型有多个输出,shap_values是一个列表,每个元素是一个数组,形状同上。 4.时序数据的特殊处理 由于LSTM 处理的是时序数据,你可以选择特定的时间...
shap_values = explainer.shap_values(X) #传入特征矩阵X,以计算SHAP值 1. 2. 3.2 Local Interper Local可解释性提供了预测的细节,侧重于解释单个预测是如何生成的。它可以帮助决策者信任模型,并且解释各个特征是如何影响模型的单次的决策的。 3.3 单个prediction的解释 ...
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 shap.dependence_plot('参数名称', 计算的SHAP数组, 特征数组, interaction_index=None,show=False) 注意: 1)”参数名称“表示要绘制的单变量名称 ...
shap_values 计算贡献率 贡献值计算公式,基本公式:贡献度=工作量×工作的影响力×工作的不可替代性+对项目有重大意义的idea工作的不可替代性指标:工作的难度,这个难度包括问题本身的难度和预计所需要的时间。由于我们的工作分配主要是以ISSUE的形式,所以我们会在ISSUE
shap_values: 要解释的数据的shap_values features: 估计是用来提取列名的,可以不传或者用feautues_names 代替 特征牵拉的幅度越大表示对预测结果的影响越大,影响分成正面影响和负面影响 找到那些对正面影响较大的特征以及其取值来解释预测结果 还可以使用力图来解释预测结果: ...
shap interaction values则是特征俩俩之间的交互归因值,用于捕捉成对的相互作用效果,由于shap interaction values得到的是相互作用的交互归因值,假设有N个样本M个特征时,shap values的维度是N×M,而shap interaction values的维度是N×M×M,也就是说一个样本的一个特征shap valus由一个归因值对应,而shap interaction...
shap_values = explainer.shap_values(x[5]) 解释结果可视化 接着我们将上面解释的结果进行可视化. # 对单个数据进行解释 shap.force_plot(base_value=explainer.expected_value[1], shap_values=shap_values[1], feature_names=['sepal length','sepal width','petal length','petal width'], features=x[5...