我的输入为import shap 但是报错却为AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'long'

这个错误通常是由于numpy版本不兼容导致的。在较新的numpy版本中，'long'已被弃用并替换为'int64'。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 确保您的numpy版本是最新的。您可以使用以下命令升级numpy：

pip install --upgrade numpy

2. 如果您的numpy版本已经是最新的，但仍然出现错误，请检查您的代码中是否有其他地方导入了numpy并使用了'long'。您可以尝试将所有的'long'替换为'int64'。

3. 如果以上方法都无效，您可以尝试使用旧版本的numpy。您可以使用以下命令安装特定版本的numpy：

pip install numpy==<version>

其中，`<version>`是您想要安装的numpy版本号。

请注意，如果您的代码中还有其他依赖项，可能需要相应地更新或降级这些依赖项。

相关问题

hap_values = explainer.shap_values(X_test[:].values) # <-- HERE ! AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'values'

这个错误是因为 `numpy.ndarray` 对象没有 `values` 属性。您可以直接传递 `X_test` 数组给 `explainer.shap_values()` 方法，不需要使用 `.values`。请尝试以下代码：

hap_values = explainer.shap_values(X_test)

如果您仍然遇到问题，请确保 `X_test` 是一个 Pandas DataFrame 对象，而不是一个 NumPy 数组。如果是 NumPy 数组，您可以将其转换为 Pandas DataFrame 对象，例如：

import pandas as pd

X_test = pd.DataFrame(X_test)
hap_values = explainer.shap_values(X_test)

希望能帮到您！

in waterfall base_values = shap_values.base_values AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'

这 error 是因为 `shap_values` 对象是一个 numpy 数组，而不是一个 `Explainer` 对象，因此它没有 `base_values` 属性。`base_values` 属性是 `Explainer` 对象的属性，它存储了用于计算 SHAP 值的基线值。要解决这个问题，你需要将 `shap_values` 对象转换为 `Explainer` 对象，然后再调用 `base_values` 属性。你可以通过以下代码实现：

import shap

# create an explainer object
explainer = shap.Explainer(model, X_train)

# compute shap values
shap_values = explainer(X_test)

# extract base values
base_values = explainer.base_values

这将创建一个 `Explainer` 对象 `explainer`，然后使用它来计算 SHAP 值，并从中提取基线值 `base_values`。