SHAP可视化 R语言

在R语言中，可以使用`shapper`包中的`plot_shap`函数来可视化SHAP值。该函数可以根据数据中的特征重要性和每个特征对预测值的影响来绘制可解释性图表。以下是一个示例：

library(shapper)
library(xgboost)
data(agaricus.train, package='xgboost')
bst <- xgboost(data = agaricus.train$data, label = agaricus.train$label, max_depth = 2, eta = 1, nthread = 2, nround = 2, objective = "binary:logistic")
shap_values <- shap(model = bst, x = agaricus.train$data, background = agaricus.train$data[1:100,], nsamples = 100)
plot_shap(shap_values, agaricus.train$data)

在上面的示例中，我们使用了`xgboost`包中的一个分类模型来演示如何可视化SHAP值。我们首先使用`shap`函数计算SHAP值，并将结果存储在变量`shap_values`中。然后，我们使用`plot_shap`函数来绘制可解释性图表。该函数需要提供以下参数：

- `shap_values`：从`shap`函数中获取的SHAP值
- `x`：输入数据
- `...`：其他参数，如`feature_names`和`plot_type`

在示例中，我们将输入数据作为第二个参数传递给`plot_shap`函数，以便它可以根据数据中的特征来绘制图表。