shap.dependence_plot('age', shap_values, data[cols], interaction_index=None, show=False)
时间: 2023-06-17 18:06:15 浏览: 140
这段代码是使用 SHAP(SHapley Additive exPlanations)库绘制 age 特征的独立影响图。SHAP是一种解释机器学习模型的方法,它可以解释每个特征对模型输出的影响程度。在这里,我们使用 SHAP 可视化 age 特征的影响,可以看到 age 对预测结果的影响程度及其方向。其中 shap_values 是使用 SHAP 计算得到的特征重要性权重,data[cols] 是特征数据,interaction_index 是指定交互特征的索引(这里为 None 表示不考虑交互作用),show 参数表示是否显示图像。
相关问题
shap.dependence_plot如何绘制图
要使用`shap.dependence_plot`绘制图,需要先导入`shap`模块,并确保已经安装了`matplotlib`和`numpy`模块。
`shap.dependence_plot`的语法如下:
```python
shap.dependence_plot(ind, shap_values, features, feature_names=None, display_features=None, interaction_index=None, xlabel=None, ylabel=None, title=None, xmin=None, xmax=None, ax=None, show=True)
```
其中,参数含义如下:
- `ind`:要绘制依赖关系图的特征的索引。
- `shap_values`:SHAP值,可以是单个实例的SHAP值,也可以是多个实例的SHAP值。
- `features`:特征矩阵,可以是单个实例的特征矩阵,也可以是多个实例的特征矩阵。
- `feature_names`:特征名称,默认为None。
- `display_features`:展示的特征矩阵,可以是单个实例的特征矩阵,也可以是多个实例的特征矩阵,默认为None。
- `interaction_index`:交互特征的索引,可以是None、整数或者元组,默认为None。
- `xlabel`:x轴标签,默认为None。
- `ylabel`:y轴标签,默认为None。
- `title`:图像标题,默认为None。
- `xmin`:x轴最小值,默认为None。
- `xmax`:x轴最大值,默认为None。
- `ax`:用于绘制图像的matplotlib.axes.Axes对象,默认为None。
- `show`:是否调用matplotlib的show函数显示图像,默认为True。
举个例子,假设我们有一个特征矩阵`X`、一个目标变量`y`和一个训练好的模型`model`,我们可以使用以下代码绘制第0个特征与目标变量之间的依赖关系图:
```python
import shap
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 计算SHAP值
explainer = shap.Explainer(model.predict, X)
shap_values = explainer(X)
# 绘制依赖关系图
shap.dependence_plot(0, shap_values, X, feature_names=['feature0'])
plt.show()
```
这将绘制出第0个特征与目标变量之间的依赖关系图。
shap.dependence_plot怎样修改点的大小
在 shap.dependence_plot() 中,您可以使用参数dot_size来设置点的大小。默认情况下,点的大小是基于特征值的数量级自动计算的。以下是一个示例,演示如何设置点的大小:
```python
import shap
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 加载数据集
X,y = shap.datasets.diabetes()
# 训练随机森林模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=2, random_state=0)
model.fit(X, y)
# 计算 SHAP 值
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X)
# 绘制 dependence plot
shap.dependence_plot("age", shap_values, X, dot_size=5)
```
在上面的代码中,dot_size参数被设置为5,这将使得绘制的点更小。你可以尝试不同的值来修改点的大小。