Python SHAP的KernelExplainer，怎么用它的结果画瀑布图和蜂群图

SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种流行的机器学习模型特征重要性的解释工具，它基于游戏理论中的 Shapley 值计算每个特征对预测结果的影响程度。在 Python 中，`shap` 库提供了一个名为 `KernelExplainer` 的类，用于离散或连续数据的模型解释。

`KernelExplainer` 主要用于非线性模型，如随机森林、神经网络等，通过核密度估计（kernel density estimation）来估算特征贡献。要创建一个 `KernelExplainer` 对象并生成解释结果，你可以这样做：

from shap import KernelExplainer

# 假设你有一个训练好的模型 model 和一组输入数据 X
explainer = KernelExplainer(model.predict, X)

# 计算每个样本的 SHAP 值
shap_values = explainer.shap_values(X)

接着，你可以使用 `shap` 提供的一些可视化函数将结果展示为瀑布图（也称为增益图）或蜂群图：

1. **瀑布图（Bar Chart or Force Plot）**:

   import shap
   shap.plots.bar(shap_values, matplotlib=True)  # 使用matplotlib绘制，默认显示增益值

或者，

   shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar")  # 可选参数plot_type='force', 显示力导向图

2. **蜂群图（Heat Map）**:

   shap.plots.force(shap_values, matplotlib=True)  # 力导向图

或者，

   shap.plots.matplotlib(shap_values, feature_names=X.columns)  # 按列排列的热力图

在上述代码中，`feature_names` 参数应包含输入特征的名称，以便正确地标识图形中的各个轴。