Python SHAP的KernelExplainer，怎么指定分类

SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种解释机器学习模型预测的重要工具，它基于博弈论中的Shapley值理论。Python 的 SHAP 库提供了一个名为 KernelExplainer 的类，用于对黑盒模型生成特征重要性的解释。

当使用 `KernelExplainer` 进行分类任务的解释时，你需要首先通过提供的数据集拟合一个 `KernelExplainer` 实例，通常会传入以下几个参数：

1. **model**: 你要解释的黑盒模型。这可以是一个预测函数、scikit-learn 风格的决策树、随机森林或其他支持方法的模型。

2. **data**: 训练集中的一部分或整个训练集，用于计算 SHAP 值的基础分布。对于分类任务，这通常是输入特征的数据，每个样本对应一个类别标签。

3. **feature_perturbation**: 可选参数，定义如何改变输入特征。默认为 "interventional"，表示假设每个特征都是独立变化的；另一种选择是 "conditional"，表示考虑到其他特征的影响。

4. **kernel**: 如果不是使用默认的线性模型，可以设置自定义核函数，如 "linear", "rbf", "gaussian", 等等。

5. **classification**: 对于分类任务，你可以在这里指定模型是否为二元或多分类，比如 `classification=True` 或 `classification=number_of_classes`。这样 SHAP 将会适应多类别模型的输出。

例如：

import shap

# 假设我们有一个sklearn分类器clf和数据X
explainer = shap.KernelExplainer(clf.predict_proba, X)
shap_values = explainer.shap_values(X, classification=True)