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...
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_...
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...
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)...
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) ...
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...
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[0], test_data[predictors]) 1. 获得单个样本的TOP N 特征值和对应的SHAP值 总算到正文了,我写成了一个函数,参数主要包括: old_list:shap_value中某个array的单个元素(类型是list),这里我选择的是array[0]中的590元素 ...
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,...