shap.DeepExplaine怎么输出力图

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释模型预测的方法，其中的DeepExplainer是一种用于解释深度学习模型的方法。它可以用来解释每个特征对于模型预测的贡献程度，从而帮助我们更好地理解模型的预测结果。

要输出SHAP DeepExplainer的力图，可以使用shap库中的`shap.plots.force`函数。这个函数可以绘制SHAP值的力图，展示每个特征对于预测结果的贡献程度，同时也可以展示模型预测的结果。

下面是一个示例代码，展示如何使用`shap.plots.force`函数输出SHAP DeepExplainer的力图：

import shap
import numpy as np
import tensorflow.keras.backend as K
from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载模型和数据
model = load_model('model.h5')
X_test = np.load('X_test.npy')

# 定义一个函数，返回模型的输出和中间层的输出
def get_outputs(model, X):
    outputs = []
    for layer in model.layers:
        if 'input' in layer.name:
            outputs.append(X)
        else:
            outputs.append(layer.output)
    functor = K.function([model.input], outputs)
    return functor([X])

# 计算SHAP值
explainer = shap.DeepExplainer(model, X_test)
X_explain = get_outputs(model, X_test)
shap_values = explainer.shap_values(X_explain)

# 绘制力图
shap.initjs()
index = 0  # 选择一个样本
shap.plots.force(shap_values[-1][index], show=False)

在这个示例代码中，首先加载了训练好的模型和测试数据。然后定义了一个函数`get_outputs`，用于返回模型的输出和中间层的输出。接着使用SHAP DeepExplainer计算SHAP值，并选择一个样本进行解释。最后使用`shap.plots.force`函数绘制力图。需要注意的是，这个示例代码仅适用于使用Keras框架训练的深度学习模型，如果使用其他框架训练的模型，需要根据具体情况进行修改。