lightgbm的SHAP代码
时间: 2023-10-11 21:13:23 浏览: 47
以下是使用LightGBM计算SHAP值的示例代码:
```python
import lightgbm as lgb
import shap
# 加载数据
X,y = shap.datasets.diabetes()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 训练模型
model = lgb.LGBMRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
# 计算SHAP值
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X_test)
# 输出SHAP值
shap.summary_plot(shap_values, X_test)
```
解释器的 `Explainer()` 方法中可以传入许多参数,比如 `feature_perturbation` 可以控制每个特征的扰动方式, `link` 可以控制链接函数等等。更多的参数和用法可以参考 `shap.Explainer` 的官方文档。
相关问题
python构建lightgbm模型,制作force plot代码
构建LightGBM模型可以使用以下代码:
```python
import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 载入数据
data = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建LightGBM模型
params = {
'boosting_type': 'gbdt',
'objective': 'regression',
'metric': {'l2', 'l1'},
'num_leaves': 31,
'learning_rate': 0.05,
'feature_fraction': 0.9,
'bagging_fraction': 0.8,
'bagging_freq': 5,
'verbose': 0
}
lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train)
lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train)
gbm = lgb.train(params,
lgb_train,
num_boost_round=100,
valid_sets=lgb_eval,
early_stopping_rounds=5)
# 预测结果
y_pred = gbm.predict(X_test, num_iteration=gbm.best_iteration)
```
制作Force Plot需要使用shap包,可以使用以下代码实现:
```python
import shap
# 计算SHAP值
explainer = shap.TreeExplainer(gbm)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
# 制作Force Plot
shap.initjs()
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:], X_test[0,:])
```
其中,`shap.TreeExplainer()`用于计算SHAP值,`shap_values()`用于计算所有测试数据的SHAP值,`shap.force_plot()`用于制作Force Plot。
SHAP heatmap 代码
以下是使用 SHAP(SHapley Additive exPlanations)库生成 SHAP heatmap 的示例代码:
```python
import shap
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 定义特征和目标
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
# 创建 SHAP 解释器
explainer = shap.TreeExplainer(model)
# 获取 SHAP 值
shap_values = explainer.shap_values(X)
# 生成 SHAP heatmap
shap.summary_plot(shap_values, X)
plt.show()
```
这段代码中使用了随机森林模型作为示例模型,你需要根据你的实际情况使用相应的模型。同时,你需要将数据集的路径替换为你自己的数据集路径。最终,该代码会生成一个 SHAP heatmap 图表,用于可视化每个特征对模型预测结果的影响程度。