参数plot_type可以指定绘制的图形类型,'bar'表示绘制条形图。 通过调用shap.summary_plot函数,我们可以得到关于离散值特征重要性的可视化结果。在可视化结果中,每个特征都对应一个柱形图,柱形图的高度表示特征的重要性。通过观察柱形图的高度,我们可以判断出离散值特征对预测结果的影响程度。 此外,shap.summary_plot函数...
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...
shape summary plot是一种可视化工具,可以帮助我们直观地了解离散值的分布情况。它通过以不同的形状和颜色展示离散值的数量和频率,以帮助我们更好地理解数据的分布情况。 要创建一个shape summary plot,首先需要将数据导入到一个适当的统计软件中,如Python中的pandas或R语言。接下来,根据你感兴趣的离散值属性或变量,...
shap.summary_plot(shap_values, data[use_cols]) 第二种summary_plot图,是把所有的样本点都呈现在图中,如图,此时颜色代表特征值的大小,而横坐标为shap值的大小,从图中可以看到 days_credit这一特征,值越小,shap值越大,换句话来说就是days_credit越大,风险越高。 shap.summary_plot(shap_values[0], data...
SHAP 特征重要性-Summary Plot 将SHAP 值矩阵传递给条形图函数会创建一个全局特征重要性图,其中每个特征的全局重要性被视为该特征在所有给定样本中的平均绝对值。 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...
shap.summary_plot(rf_shap_values, X_test) 特征重要性:变量按降序排列。 影响:水平位置显示该值的影响是否与更高或更低的预测相关联。 原始值:颜色显示该变量对于该观察值是高(红色)还是低(蓝色)。 相关:一个高的酒精含量水平具有较高的和积极的质量等级的影响。高来自红色,正面影响显示在 X 轴上。同样,...
shap.summary_plot(shap_values, features = X.columns) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 将交叉验证与SHAP值结合 通常,我们习惯于使用sklearn的cross_val_score或类似的自动方式实现...
Tree Explainer是专门解释树模型的解释器。用XGBoost训练Tree Explainer。选用任意一个样本来进行解释,计算出它的Shapley Value,画出force plot。对于整个数据集,计算每一个样本的Shapley Value,求平均值可得到SHAP的全局解释,画出summary plot。 代码语言:javascript ...
shap.summary_plot(shap_values,X_test,feature_names=features) 每行的每个点都是测试数据集的记录。这些特征从最重要的一个到不太重要的排序。可以看到s5是最重要的特征。该特征的值越高,对目标的影响越积极。该值越低,贡献越负。 更深入地了解特定记录,可以绘制的一个非常有用的图称为force_plot ...