使用shap分析并画图的代码

以下是一个使用shap分析并画图的代码示例：

import shap
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 加载数据
data = shap.datasets.diabetes()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 训练随机森林模型
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

# 计算shap值
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X_test)

# 画shap值图
shap.summary_plot(shap_values, X_test)

# 画单个特征的shap值图
shap.dependence_plot("bmi", shap_values, X_test)

# 画交互特征的shap值图
shap_interaction_values = explainer(X_test, interaction=True)
shap.summary_plot(shap_interaction_values[:, :, :5], X_test)

这个示例中，我们加载了糖尿病数据集，并使用随机森林模型训练了一个回归模型。然后，我们使用shap库计算了shap值，并使用summary_plot和dependence_plot函数画出了shap值图。最后，我们还使用summary_plot函数画出了交互特征的shap值图。