shap summary_plot 离散值 shap.summary_plot是一个用于可视化模型解释性的函数,它基于SHAP(SHapley Additive exPlanations)算法,可以帮助我们理解模型中每个特征对预测结果的贡献程度。 离散值数据在数据分析中非常常见,例如性别、教育水平、职业等都属于离散值。而在机器学习建模过程中,离散值特征通常需要进行编码处理,如...
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...
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_interaction_values, X_train) 用于展示特征之间交互作用的重要性和影响的一种可视化方法 特征排序:特征按重要性排序,最重要的特征在图的顶部,每个特征的总重要性值是其与所有其他特征交互作用的重要性值之和 SHAP交互作用值分布:每个点表示一个样本的交互作用值,交互作用值越大,表示该特征与...
总结起来,shape summary plot是一种用于展示离散值分布情况的可视化工具。它通过使用不同形状和颜色来表示离散值的数量和频率,帮助我们更好地理解数据的特点和趋势。通过观察shape summary plot,我们可以轻松地发现离群值、异常值以及数据的集中程度。在数据分析和可视化过程中,shape summary plot是一个非常有用的工具。
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 复制 shap.initjs()# 初始化JSshap.force_plot(explainer.expected_value,shap_values,x_test,show=False) ...
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。
shap_interaction_values = explainer.shap_interaction_values(X) shap.summary_plot(shap_interaction_values, X, max_display=10, plot_type="compact_dot") 5 参考 用SHAP 可视化解释机器学习模型实用指南(下) 数据科学家必备|可解释模型SHAP可视化全解析...
可视化与解释:通过可视化方法展示SHAP值,进行模型解释 在文章中的展示图如下: 1.模型中变量的SHAP值排序 2.摘要图(Summary Plot) 3.力图(Force Plot) 4.依赖图(Dependence Plot) SHAP作为机器学习模型的解释工具,已经是一项重大突破,通过量化特征对预测的贡献,提供可视化功能。