import xgboost import shap import matplotlib.pyplot as pl X,y = shap.datasets.iris() model = xgboost.XGBClassifier(n_estimators=20, max_depth=10) model.fit(X, y) e = shap.TreeExplainer(model, X) shap_values = e.
昨天尝试了下，发现 ECharts GL 的 bar3D 似乎不支持 colorStops，似乎也不支持贴图（github 上 2018 ...
shap.plots.beeswarm(shap_values, color=plt.get_cmap("cool")) 在Summary_plot图中,首先看到了特征值与对预测的影响之间关系的迹象,但是要查看这种关系的确切形式,还必须查看SHAP Dependence Plot图。 Dependence Plot SHAP Partial dependence plot (PDP or PD plot)依赖图显示了一个或两个特征对机器学习模型的...
昨天尝试了下，发现 ECharts GL 的 bar3D 似乎不支持 colorStops，似乎也不支持贴图（github 上 2018 ...