基准值:基准值(shap_test.base_values),也称为期望值(explainer.expected_value),是训练数据中目标值的平均值。 print(f"Expected value: {explainer.expected_value[0]:.1f}") print(f"Average target value (training data): {y_train.mean():.1f}") print(f"Base value: {np.unique(shap_test.base_...
force plot是针对单个样本预测的解释,它可以将shap values可视化为force,每个特征值都是一个增加或减少预测的force,预测从基线开始,基线是解释模型的常数,每个归因值是一个箭头,增加(正值)或减少(负值)预测。 同样是第一个样本,其force plot如下: shap.initjs()shap.force_plot(explainer.expected_value,shap_values...
Force plot/全局:这个交互式图表允许我们通过记录查看 SHAP 值的构成。 复制 shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_test.values, X_test) 1. 2. 3. 就像热力图一样,x 轴显示每个记录。正的 SHAP 值显示为红色,负的 SHAP 值显示为蓝色。例如,由于第一个记录的红色贡献比蓝色贡献...
从图的底部开始,预测线显示 SHAP value 如何从基础值累积到图顶部的模型最终分数。 代码语言:javascript 复制 shap_values=explainer.shap_values(features)y_pred=(shap_values.sum(1)+expected_value)>0misclassified=y_pred!=y[select]shap.decision_plot(expected_value,shap_values,features_display,link='logit...
示例 1: 输入: [1,3,5,6], 5 输出: 2 示例 2: 输入: [1,3,5,6], 2 输出: 1...
shap.force_plot函数的源码解读 shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1][0,:], X_display.iloc[0,:])解读 defforce(base_value,shap_values=None,features=None,feature_names=None,out_names=None,link="identity",plot_cmap="RdBu",matplotlib=False,show=True,figsize=(20,3),ord...
shap.force_plot(tree_explain.expected_value, shap_vals, row_data) 上图显示了一些重要的信息。这座房子的价值预计为15.42。在图的右侧,我们看到了23.16的基值。我们还看到了两组不同的特征,分别是红色和蓝色。红色突出显示的功能有助于提高预测,而蓝色突出显示的功能则有助于降低预测。每个特征在图中占据的大...
shap.force_plot(tree_explain.expected_value, shap_vals, row_data) 上图显示了一些重要的信息。这座房子的价值预计为15.42。在图的右侧,我们看到了23.16的基值。我们还看到了两组不同的特征,分别是红色和蓝色。红色突出显示的功能有助于提高预测,而蓝色突出显示的功能则有助于降低预测。每个特征在图中占据的大...
shap.force_plot函数的源码解读 shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1][0,:], X_display.iloc[0,:])解读 def force(base_value, shap_values=None, features=None, feature_names=None, out_names=None, link="identity", plot_cmap="RdBu", matplotlib=False, show=True, figsiz...
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:] ,X_test[0,:],feature_names=features) 113.90 是预测值。基值是目标变量在所有记录中的平均值。每个条带都显示了其特征在将目标变量的值推得更远或更接近基值方面的影响。红色条纹表明它们的特征将价值推向更高的价值。蓝色条纹表明它们的特征将值...