shap.summary_plot(shap_values, X_train, cmap = "plasma") 具有默认和修改后的调色板的 SHAP 摘要图 瀑布图 注意:对于本节,你必须至少安装 SHAP 版本 0.41.0 [^3]。 由于我们没有可用于瀑布图的参数,因此我们需要采取一些巧妙的方法。 首先,你需要将show参数设置为False能够修改绘图 [^2]。对于瀑布图,...
最近有读者问我 bar3D 颜色渐变的问题，昨天尝试了下，发现 ECharts GL 的 bar3D 似乎不支持 color...
还可以自定义颜色,默认使用shap.plots.colors.red_blue颜色图。 import matplotlib.pyplot as plt shap.plots.beeswarm(shap_values, color=plt.get_cmap("cool")) 在Summary_plot图中,首先看到了特征值与对预测的影响之间关系的迹象,但是要查看这种关系的确切形式,还必须查看SHAP Dependence Plot图。 Dependence Plo...
使用shap.summary_plot(..., show=False)允许修改图表 如上所述,使用plt.gcf().axes[-1].set_aspect(1000)设置颜色条的纵横比 然后还要设置颜色条框的纵横比,plt.gcf().axes[-1].set_box_aspect(1000) 这将使结果回到旧状态。如果您想使颜色条更厚,请将纵横比设置为 100。 -NegatedObjectIdentity 1 ...
在Java中处理异常并不是一个简单的事情。不仅仅初学者很难理解，即使一些有经验的开发者也需要花费很多...
Summary_plot 为每一个样本绘制其每个特征的Shapley value,它说明哪些特征最重要,以及它们对数据集的影响范围。 y 轴上的位置由特征确定,x 轴上的位置由每 Shapley value 确定。颜色表示特征值(红色高,蓝色低),颜色使我们能够匹配特征值的变化如何影响风险的变化。重叠点在 y 轴方向抖动,因此我们可以了解每个特征...
接下来,我们可以使用Seaborn库来修改蜂窝图的颜色。 # 设置颜色映射cmap=sns.diverging_palette(250,10,as_cmap=True)# 绘制蜂窝图fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,8))shap.summary_plot(shap_values,X_test,plot_type="bar",color=cmap,show=False) ...
通过调整参数,我们可以自定义图形的颜色、大小、标题等属性,以满足不同的需求。 总之,shap.summary_plot函数是一个方便且有效的工具,用于解释离散值特征对预测结果的影响。它通过可视化特征的贡献度,帮助我们更好地理解模型的行为,并提供有关特征重要性的洞察。使用shap.summary_plot函数,我们可以更加全面地分析和解释...
import xgboost import shap import matplotlib.pyplot as pl X,y = shap.datasets.iris() model = xgboost.XGBClassifier(n_estimators=20, max_depth=10) model.fit(X, y) e = shap.TreeExplainer(model, X) shap_values = e.shap_values(X) shap.summary_plot(shap_values, X, color=pl.get_cmap("...
shap.summary_plot(shap_values,X,show=False)plt.savefig("特征和shap值的分布.pdf") 全局的shap值的解释 纵坐标是全局特征的名称, 横坐标是shap的值 每个点是一个样本,颜色是代表特征值的高低。红色表示高/大值,蓝色表示低/小值。 注意这里的颜色和前面的瀑布图代表的含义是不同的。