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...
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...
shap_interaction_values=explainer.shap_interaction_values(X)shap.summary_plot(shap_interaction_values,X) Decision plot SHAP 决策图显示复杂模型如何得出其预测(即模型如何做出决策)。决策图是 SHAP value 的文字表示,使其易于解读。 决策图显示的信息与力图基本相同,都可以有效地解释上述模型的预测。而且很容易识...
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有两个核心,分别是shap values和shap interaction values,在官方的应用中,主要有三种,分别是force plot、summary plot和dependence plot,这三种应用都是对shap values和shap interaction values进行处理后得到的。下面会介绍SHAP的官方示例,以及我个人对SHAP的理解和应用。
一般来说,你需要使用参数来调整 SHAP 图。 然后,你可以轻松自定义图形和轴对象的属性,如图形大小、标题和标签,或者可以添加子图。 自定义颜色 • **对于某些绘图类型,我们可以直接使用可用的参数。**例如,对于摘要绘图,我们可以使用cmap参数;对于强制绘图,我们可以使用plot_cmap参数。
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,...
# 创建SHAP解释器explainer=shap.Explainer(model)shap_values=explainer(X_test)# 可视化SHAP值shap.summary_plot(shap_values,X_test,feature_names=iris.feature_names) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 上面的代码中,shap.summary_plot将展示一个特征对预测结果的影响力图,从中我们可以直观地看到每个特征的SHAP值。
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...