shapvizR包可视化
时间: 2023-08-04 20:09:23 浏览: 65
`shapper`包是R语言中用于计算和可视化SHAP值的包。它提供了多种可视化函数,如`shap_summary_plot()`、`shap_waterfall_plot()`、`shap_dependence_plot()`和`shap_interaction_plot()`等,可以帮助我们更好地理解机器学习模型的预测结果。
下面是一个使用`shapper`包可视化SHAP值的示例代码:
```R
library(shapper)
library(xgboost)
data(agaricus.train, package='xgboost')
bst <- xgboost(data = agaricus.train$data, label = agaricus.train$label, max_depth = 2, eta = 1, nthread = 2, nround = 2, objective = "binary:logistic")
shap_values <- shap(model = bst, x = agaricus.train$data, background = agaricus.train$data[1:100,], nsamples = 100)
# 绘制汇总图
shap_summary_plot(shap_values, agaricus.train$data)
# 绘制瀑布图
shap_waterfall_plot(shap_values, agaricus.train$data)
# 绘制依赖图
shap_dependence_plot("feature_name", shap_values, agaricus.train$data)
# 绘制交互图
shap_interaction_plot("feature_name1", "feature_name2", shap_values, agaricus.train$data)
```
在上面的示例代码中,我们首先使用`xgboost`包中的一个分类模型来演示如何计算SHAP值。我们使用`shap`函数计算SHAP值,并将结果存储在变量`shap_values`中。接着,我们使用`shapper`包中的`shap_summary_plot()`、`shap_waterfall_plot()`、`shap_dependence_plot()`和`shap_interaction_plot()`函数来绘制汇总图、瀑布图、依赖图和交互图,以便更好地了解每个特征对预测结果的影响。