生成一段SHAP实例python代码
时间: 2024-09-29 17:15:27 浏览: 27
SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种解释机器学习模型预测结果的技术,它基于游戏理论中的 Shapley 函数,能够提供每个特征对模型预测影响的局部贡献值。以下是使用 Python 的 SHAP 库(shap)的一个简单示例,该例子展示了如何在 Scikit-Learn 中的随机森林模型上应用 SHAP 分析:
```python
# 导入所需库
import shap
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据并训练模型
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
model = RandomForestClassifier().fit(X, y)
# 初始化 SHAP 探索者
explainer = shap.TreeExplainer(model)
# 针对单个样本进行 SHAP 解释
row_to_explain = X[0]
shap_values = explainer.shap_values(row_to_explain)
# 可视化结果
shap.initjs() # 如果第一次运行需要初始化 JavaScript
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0], iris.feature_names, matplotlib=True)
```
在这个例子中,`shap_values` 是一个形状为 (num_features,) 的数组,表示每个特征对于模型决策的影响。`force_plot` 用于交互式地可视化这些值。