summary_plot中的shap_values是numpy.array数组 plots.bar中的shap_values是shap.Explanation对象 当然shap.plots.bar()还可以按照需求修改参数,绘制不同的条形图。如通过max_display参数进行控制条形图最多显示条形树数。 局部条形图 将一行 SHAP 值传递给条形图函数会创建一个局部特征重要性图,其中条形是每个特征的 ...
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...
条形图上的标签指示归因于参数的模型基本预测值的偏差。例如,AGE = 65.2 对预测与基值 22.533 的偏差略有贡献 +0.19 条形图按其对预测值影响的绝对重要性的降序排列 Force Plot # Code snippet from SHAP github page # visualize the first prediction's explanation with a force plot shap.plots.force(shap_...
这个shap.plot.force有一个参数contribution_threshold默认值是0.05,过滤的规则是 只有特征的shap值>contribution_threshold*所有特征的绝对值总shap值,才会被显示在力图上。 所有样本的解释 shap.force_plot(explainer.expected_value,shap_values.values,X) 2. 全局解释 shap.summary_plot(shap_values,X,show=False)...
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,...
摘要图(Summary Plot) import shap# 构建 shap解释器explainer = shap.TreeExplainer(model_lgb)# 计算测试集的shap值shap_values = explainer.shap_values(X_train)# 特征标签labels = X_train.columnsplt.rcParams['font.family'] = 'serif'plt.rcParams['font.serif'] = 'Times new Roman'plt.rcParams['fon...
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。
summary_plot()用于绘制SHAP值的摘要图。 类图示例 在整个过程中,我们涉及的类主要是模型类和解释器类。以下是一个简单的类图,展示了这些类之间的关系。 TreeExplainer+shap_values(X) 结尾 现在,你已经完成了使用Python和SHAP库来计算和绘制SHAP图的全过程。从数据准备到模型训练再到SHAP值计算与可视化,每一步都有...
summary_plot Feature Importance Interaction Values dependence_plot 其他类型的explainers 一个使用SHAP计算神经网络影响的示例 参考资料 可解释机器学习在这几年慢慢成为了机器学习的重要研究方向。作为数据科学家需要防止模型存在偏见,且帮助决策者理解如何正确地使用我们的模型。越是严苛的场景,越 ...
shap.summary_plot(shap_values, boston_df[cols]) 图中每一行代表一个特征,横坐标为SHAP值。一个点代表一个样本,颜色越红说明特征本身数值越大,颜色越蓝说明特征本身数值越小,可以看出LSTAT越大,房价越小,和房价成反比关系 也可以把一个特征对目标变量影响程度的绝对值的均值作为这个特征的重要性 ...