fig = shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values_2d[:] ,testX_2d[:],feature_names=['gonglv', 'fengsu100', 'fengxiang100','qiwen','qiya','fengsu170','fengxiang170','fengsu30','fengxiang30','fengsu10','fengxiang10','shidu'])plt.savefig("shap_plot1.png")这段代码有什么问题吗,为什么保存出来的图片是空白的
时间: 2023-08-20 14:44:19 浏览: 73
这段代码调用了 SHAP 库的 `force_plot` 函数,该函数用于可视化 SHAP 值。参数中的 `explainer.expected_value` 表示模型的期望输出值,`shap_values_2d` 是 SHAP 值,`testX_2d` 是要可视化的样本,`feature_names` 是特征名称。
保存出来的图片是空白的可能是由于以下原因之一:
1. 没有调用 `plt.show()` 函数显示图片。你可以在 `plt.savefig()` 函数之后添加一行代码 `plt.show()`,或者在 `plt.savefig()` 函数中添加参数 `bbox_inches='tight'` 来保证保存的图片不会被裁剪。
2. 在使用 `plt.savefig()` 保存图片之前,没有调用 `plt.figure()` 函数创建一个新的 Figure 对象。你可以在调用 `plt.savefig()` 之前添加一行代码 `plt.figure()` 创建一个新的 Figure 对象。
3. 可能是由于 `shap.force_plot` 函数无法生成有效的 SHAP 值,导致图片是空白的。你可以检查一下 `shap_values_2d` 是否正确生成。
相关问题
fig = shap.force_plot(...)
这行代码中的 `shap.force_plot()` 是用来生成 SHAP 图像的函数,其中 `...` 表示您需要填写其它参数。具体而言,`shap.force_plot()` 函数的第一个参数是模型的期望输出(expected value),第二个参数是模型对于每个样本的 SHAP 值。这两个参数可以通过 SHAP 解释器(`explainer`)的 `expected_value` 和 `shap_values` 属性获得。
例如,可以使用以下代码生成一个 SHAP 图像:
```
import shap
# 创建 SHAP 解释器
explainer = shap.TreeExplainer(model)
# 计算 SHAP 值
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
# 生成 SHAP 图像
fig = shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:], X_test.iloc[0,:])
```
这样,`fig` 变量中就存储了生成的 SHAP 图像。您可以使用 `matplotlib` 或者 `Pillow` 等库将其保存到文件中。例如,可以使用以下代码将 SHAP 图像保存为 PNG 文件:
```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.savefig("shap_plot.png")
```
shap.force_plot无法保存图片
如果你使用的是Jupyter Notebook,可以使用以下代码将`shap.force_plot()`生成的图片保存到本地:
```python
import shap
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成force plot
fig = shap.force_plot(...)
# 保存图片
plt.savefig('filename.png')
```
如果你使用的是其他Python开发环境,请确保你已经安装了`matplotlib`库,并且使用以下代码将`shap.force_plot()`生成的图片保存到本地:
```python
import shap
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成force plot
fig = shap.force_plot(...)
# 保存图片
fig.savefig('filename.png')
```