01.瀑布图(Waterfall Plot) 瀑布图用于解释单个样本的预测结果,展示各个特征对该样本预测的具体影响。它通过从模型的基准预测值(平均预测值)出发,逐步叠加每个特征的影响,最终显示出该样本的最终预测结果。每个特征的影响值以阶梯式的方式展示,正向影响向上,负向影响向下。 尽管局部解释在整体模型解释性分析中的应用相对较少,但瀑布图在
问如何解决这个shap.waterfall_plot错误？EN老肥近期参加Kaggle平台的比赛，因为比赛类型为Code Competition...
换句话说,资本收益对少数预测产生了较大的影响,而年龄对所有预测的影响则较小。 6)shap对单个样本的特征影响评估 : waterfall explainer = shap.Explainer(model) shap_values = explainer(X) # visualize the first prediction's explanation shap.plots.waterfall(shap_values[0]) Y轴代表不同特征值,X轴代表SH...
默认情况下,设置instance_order=shap.Explanation.hclust(0)将具有相似解释的样本分组在一起。还可以按所有特征的 SHAP 值总和排序。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 shap.plots.heatmap(shap_values2,instance_order=shap_values.sum(1)) Waterfall plot 瀑布图旨在显示单个预测的解释,因此将解...
force_plot 可以用于解释每个样本的预测结果,也可以用于解释多个样本的预测结果。 随手截取官网图片,我们可以看到图中红色和蓝色在博弈,基准线在22.34值的位置,每个特征都有自己的贡献值,最后的模型输出是24.41。 个人觉得第二经典的是waterfall_plot,相比于force图,它对特征的贡献(重要度)进行了排名。 以下图片来自...
row = 8shap.waterfall_plot(shap.Explanation(values=shap_values[0][row], base_values=explainer.expected_value[0], data=X_test.iloc[row], feature_names=X_test.columns.tolist()))1. f(x) 是模型 predict_proba 值：0.79。2. E[f(x)] 是基值 = 0.5749。3. 左边是特征值，箭头是特征对...
shap.plots.waterfall(shap_values_Explanation[2],show=False, max_display=8) plt.savefig("7.pdf",format='pdf', bbox_inches='tight') 这段代码绘制四个SHAP可视化图表:1) SHAP力图(force_plot)针对样本1和样本2,2) SHAP瀑布图(waterfall)展示样本1和样本2的特征影响,通过这些图表进行单样本的模型解释 ...
shap.waterfall_plot(shap.Explanation(values=shap_values[0][row], base_values=explainer.expected_value[0], data=X_test.iloc[row], feature_names=X_test.columns.tolist())) 1. f(x) 是模型 predict_proba 值:0.79。 2. E[f(x)] 是基值 = 0.5749。
# 单个样本解释sample_idx =0shap.waterfall_plot(shap.Explanation( values=shap_values[sample_idx:sample_idx+1], base_values=explainer.expected_value, data=X_test.iloc[sample_idx:sample_idx+1] )) 六、模型监控仪表盘(Streamlit) 6.1 核心监控指标 ...
Hi there! I was implementing some XAI in a new multiclass project. I was thinking if there is a way to obtain the waterfall explanation plot for some register generalized for all the classes. Instead of retrieving the three classes separ...