R语言绘制SVM模型的SHAP决策图

在R语言中绘制SVM模型的SHAP决策图，可以使用R的shapper包。下面是一个基本的示例代码：

# 安装和加载相关的包
install.packages("shapper")
library(shapper)

# 加载数据
data(iris)

# 将鸢尾花数据集转换为二分类问题
iris$Species <- ifelse(iris$Species == "setosa", 1, 0)

# 训练SVM模型
library(e1071)
svm_model <- svm(Species ~ ., data = iris, kernel = "linear", probability = TRUE)

# 计算SHAP值
shap_values <- shap(svm_model, x = iris[, -5])

# 绘制SHAP决策图
plot(shap_values, x = iris[, -5], label = iris$Species, label.colors = c("red", "blue"))

在上面的代码中，首先加载了shapper包，并加载了鸢尾花数据集。然后将鸢尾花数据集转换为二分类问题，并使用svm函数训练了一个SVM模型。接下来，使用shap函数计算SVM模型的SHAP值，并使用plot函数绘制了SHAP决策图。

在绘制SHAP决策图时，通过x参数指定特征变量，通过label参数指定类别标签，通过label.colors参数指定类别标签的颜色。在本例中，红色表示"setosa"类别，蓝色表示非"setosa"类别。