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...
summary plot是针对全部样本预测的解释,有两种图,一种是取每个特征的shap values的平均绝对值来获得标准条形图,这个其实就是全局重要度,另一种是通过散点简单绘制每个样本的每个特征的shap values,通过颜色可以看到特征值大小与预测影响之间的关系,同时展示其特征值分布。两种图分别如下: shap.summary_plot(shap_values...
shap.summary_plot(shap_values=shap_values, features=x, feature_names=['sepal length','sepal width','petal length','petal width'], plot_type='bar') SHAP例子分析--每一类分析 下面使用以下DeepExplainer, 使用这个的话是可以直接传入模型的. 对单个数据的解释 首先我们看一下使用SHAP对单个数据来进行解...
1.概括图,即summary plot,该图是对全部样本全部特征的shaple值进行求和,可以反映出特征重要性及每个特征对样本正负预测的贡献。 shap.summary_plot(shap_values, data[use_cols]) 2.summary_plot图,是把所有的样本点都呈现在图中,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...
shap.summary_plot(shap_values, x_test, plot_type='bar',show=False) 这行代码可以绘制出参数的重要性排序。 8. 不同特征参数共同作用的效果图 shap.initjs() # 初始化JS shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, x_test,show=False) ...
shap_values = shap.TreeExplainer(model).shap_values(X_test) set(Y_train) [output]: {0, 1, 2} 1. 2. 3. 4. 5. 有三种标签,因此图中有三个颜色。 shap.summary_plot(shap_values, X_test) 1. 4 lightgbm-shap 分类变量(categorical feature)的处理 ...
shap.summary_plot(shap_values,x_test,plot_type="bar",show=False) 这行代码可以绘制出参数的重要性排序。 8. 不同特征参数共同作用的效果图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 shap.initjs()# 初始化JSshap.force_plot(explainer.expected_value,shap_values,x_test,show=False...
shap.summary_plot(shap_values,X_train,feature_names=features,plot_type="bar") SHAP Summary Plot Summary_plot 结合了特征重要性和特征效果。Summary_plot 为每一个样本绘制其每个特征的Shapley value。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),可以看到...
我们也可以多个变量的交互作用进行分析。一种方式是采用summary_plot描绘出散点图 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...
shap.summary_plot(shap_values, X) SHAP的优势 统一框架: SHAP提供了一种统一的方法来解释不同类型的模型。 理论保证: 基于坚实的数学基础,确保解释的一致性和公平性。 多样化的可视化: 提供多种直观的可视化方法,便于理解和交流。 模型诊断: 帮助识别模型中的潜在问题,如过拟合或特征冗余。