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 Plot SHAP Partial dependence plot (PDP or PD plot)依赖图显示了一个或两个特征对机器学习模型的预测结果的边际效应,它可以显示目标和特征之间的关系是线性的、单调的...
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[use_cols]) 进一步,如果我们想看单个特征与预测结果...
4.4.1SHAP Interaction Value Summary Plot 个人理解这个就是把前面的散点图都挤一挤压一压,放到一个图上展示了。 4.4.2SHAP Interaction ValueDependence Plots 不清楚这个SHAP Interaction Value具体是怎么算的,不过这里的图和4.3的区别主要在于,这里没有Vertical dispersion了,也就是通过某种方式把交互作用去掉了,只...
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, X, plot_type='bar') ``` 其中,shap_values是我们计算得到的SHAP值,X是输入的数据。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...
shap.summary_plot的图片 首先,你需要使用shap.summary_plot函数来生成你想要保存的图片。注意,这个函数本身并不直接返回一个图像对象,而是直接绘制在当前的matplotlib轴上。因此,在调用这个函数之前,你可以使用matplotlib.pyplot的figure函数来创建一个新的图形或轴,但这通常不是必须的,因为shap.summary_plot默认会使用...
模型可解释性方面的研究，在近两年的科研会议上成为关注热点，因为大家不仅仅满足于模型的效果，更对模型...
shap.summary_plot(shap_interaction_values, boston_df[cols], max_display=4) 看这个图不是很明白,我们看具体数据,就很清晰明了 print('第一个特征的shap values:', shap_values[0][0])print('第一个特征的shap interaction values:', shap_interaction_values[0][0])print('第一个特征的shap interactio...
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...
shap.summary_plot(shap_values,X_test) 1. 此命令将生成一个特征重要性图,表明哪些特征对房价的预测影响最为显著。 图表示例 下面是一个示意图,展示了SHAP值的可视化结果,特征的影响程度可以直观的反映出来。 JohnSarah 数据准备 加载波士顿房价数据 划分训练集与测试集 ...