AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'

这个错误通常发生在使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）库时，可能是因为你没有正确地加载模型或者传递给SHAP的参数类型不正确。

具体来说，这个错误可能是由于以下原因之一引起的：

1. 你没有正确加载模型。在使用SHAP之前，你需要先加载模型并将其传递给相应的解释器函数。例如，如果你使用的是XGBoost模型，你需要使用xgboost.XGBClassifier或xgboost.XGBRegressor加载模型，然后将其传递给shap.TreeExplainer函数。

2. 你传递给SHAP的参数类型不正确。SHAP期望的输入类型是一个NumPy数组，而不是Python列表或其他类型的对象。如果你的输入数据类型不正确，你需要将其转换为NumPy数组。

如果你确认已经正确加载了模型并且传递给SHAP的参数类型正确，那么你可能需要检查你的代码逻辑是否有误，或者查看是否存在其他错误。

相关问题

n waterfall base_values = shap_values.base_values AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'

这错误是因为 `shap_values` 变量是一个 numpy 数组，而 numpy 数组没有 `base_values` 属性。`base_values` 是 SHAP 库中 `TreeExplainer` 类的一个属性，它存储了用于计算 SHAP 值的基准值。如果你使用的是其他 SHAP 解释器，或者没有传递 `base_values` 参数，则不应该期望 `shap_values` 具有 `base_values` 属性。如果你想要使用 `TreeExplainer` 类来计算 SHAP 值，你可以在计算 SHAP 值时指定 `base_values` 参数。如果你使用的是其他解释器，则需要查看该解释器的文档以了解如何传递基准值。

in waterfall base_values = shap_values.base_values AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'

这 error 是因为 `shap_values` 对象是一个 numpy 数组，而不是一个 `Explainer` 对象，因此它没有 `base_values` 属性。`base_values` 属性是 `Explainer` 对象的属性，它存储了用于计算 SHAP 值的基线值。要解决这个问题，你需要将 `shap_values` 对象转换为 `Explainer` 对象，然后再调用 `base_values` 属性。你可以通过以下代码实现：

import shap

# create an explainer object
explainer = shap.Explainer(model, X_train)

# compute shap values
shap_values = explainer(X_test)

# extract base values
base_values = explainer.base_values

这将创建一个 `Explainer` 对象 `explainer`，然后使用它来计算 SHAP 值，并从中提取基线值 `base_values`。