R语言中 shapviz函数中需要设置哪些参数

在R语言中，`shapley`库中的`shap.dependence.plot()`函数用于可视化特征对模型预测的影响，即SHAP (SHapley Additive exPlanations)值。它可以帮助我们理解单个特征如何影响模型决策。`shapviz`函数的主要参数包括：

1. `shap_values`: 这是Shapley值的结果，通常是由`shap.TreeExplainer`或`shap.LinearExplainer`等工具计算得出的。

2. `features`: 区分每个特征的标签或索引列表，对应于`shap_values`中的列。

3. `max_display`: 如果有大量特征，可以设置这个参数显示的最大解释变量数。默认是5，可根据需要调整。

4. `feature_names`: 特征名称，如果数据集有列名，提供方便理解。

5. `plot_type`: 可选参数，可以选择`dot`, `bar`, 或`force`图型，分别表示点状图、条形图和力导向图。

6. `color`: 设置颜色方案，如“blue”、“red”等，也可以自定义颜色映射。

7. `link`: 指定连续变量的链接函数，默认为线性，其他选项如`logit`或`identity`。

8. `alpha`: 控制图像透明度。

9. `show_all_features`: 是否显示所有特征的影响，对于复杂的模型可能会导致图形拥挤。

10. `...`: 其他可选参数，例如`max_contrib`: 最大贡献边的数量。

使用示例：

library(shap)
explainer <- explain(model, data)
shap_values <- shap_values(explainer, new_data)
shapviz(shap_values, feature_names = names(data), plot_type = "bar")