如何绘制SHAP图像
时间: 2024-06-14 19:04:15 浏览: 21
以下是两种绘制SHAP图像的方法:
1. 平均SHAP图:
```python
import shap
# 计算SHAP值
shap_values = ...
# 绘制平均SHAP图
shap.plots.bar(shap_values)
```
2. 蜂窝图:
```python
import shap
# 计算SHAP值
shap_values = ...
# 绘制蜂窝图
shap.plots.beeswarm(shap_values)
```
相关问题
可视化绘制SHAP依赖图
要绘制SHAP依赖图,我们可以使用SHAP库中的`dependence_plot`函数。下面是一个简单的示例代码:
```python
import shap
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据
X,y = shap.datasets.diabetes()
# 训练模型
model = sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X, y)
# 计算SHAP值
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X)
# 绘制依赖图
shap.dependence_plot("bmi", shap_values, X, show=False)
# 显示图形
plt.show()
```
在这个示例中,我们使用了SHAP自带的糖尿病数据集,并训练了一个随机森林回归模型。然后,我们使用SHAP的`Explainer`类计算了每个特征的SHAP值。最后,我们使用`dependence_plot`函数绘制了`bmi`特征的依赖图。如果你想绘制其他特征的依赖图,只需要将`"bmi"`替换成相应的特征名称即可。
shap解释非图像的神经网络
SHAP方法不仅可以用于解释图像数据,还可以用于解释非图像数据的神经网络。以下是一个使用SHAP方法来解释非图像数据神经网络分类决策的示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import shap
import xgboost as xgb
# 加载数据集
data = pd.read_csv('path/to/data.csv')
X, y = data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1]
# 训练一个XGBoost分类器模型
model = xgb.XGBClassifier()
model.fit(X, y)
# 定义一个用于计算每个输入特征对分类决策的影响的函数
def predict_fn(x):
return model.predict_proba(x)[:, 1]
# 创建一个解释器对象
explainer = shap.Explainer(predict_fn, X)
# 选择一个输入样本
x = X.iloc[0]
# 计算每个输入特征的Shapley值
shap_values = explainer(x)
# 可视化每个输入特征的Shapley值
shap.plots.waterfall(shap_values[0], max_display=10)
```
在上面的代码中,我们首先加载非图像数据集并训练一个XGBoost分类器模型。然后,我们定义一个用于计算每个输入特征对分类决策的影响的函数,并使用这个函数创建一个SHAP解释器对象。接下来,我们选择一个输入样本,并使用解释器对象计算每个输入特征的Shapley值。最后,我们可视化每个输入特征的Shapley值,以解释模型对该样本的分类决策。
需要注意的是,对于非图像数据的神经网络模型,您需要定义一个用于计算模型输出的函数,而不是直接使用模型的`predict`方法。此外,您还需要将解释器对象的输入参数`data`设置为原始的输入数据(而不是已经预处理过的数据),以便SHAP方法正确计算每个输入特征的Shapley值。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![application/x-rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)