shap.force_plot(explainer.expected_value[:], values_2d[0][0], testX_df.iloc[0,:])
时间: 2023-11-24 11:08:08 浏览: 35
这是一个用于可解释性机器学习的函数,它可以生成一个力导向图,用于展示一个样本的每个特征对模型输出结果的影响程度。具体来说,该函数接受三个参数:
- explainer.expected_value:模型输出的期望值,即基准值;
- values_2d[0][0]:一个样本的所有特征值,以二维数组的形式传入;
- testX_df.iloc[0,:]:一个样本的特征名称和特征值,以 Pandas DataFrame 的形式传入。
该函数返回一个力导向图,其中每个特征都表示为一个节点,节点的位置和大小表示该特征对模型输出结果的影响程度,节点之间的连线表示它们之间的相互影响。
相关问题
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[:], testX.iloc[:]) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'
这个错误提示表明你正在使用一个 Numpy 数组对象,而 `iloc` 是 Pandas DataFrame 所支持的方法,因此不能在 Numpy 数组上使用。你需要将 Numpy 数组转换为 Pandas DataFrame,然后再使用 `iloc` 方法。你可以使用 `pandas.DataFrame` 函数将 Numpy 数组转换为 Pandas DataFrame,如下所示:
```python
import pandas as pd
testX_df = pd.DataFrame(testX)
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[:], testX_df.iloc[:])
```
这样应该就可以解决问题了。
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")
```