shap.gradientexplainer的参数

shap.GradientExplainer的参数包括：

1. model：用于计算预测的模型，必须为可调用的函数或对象。

2. data：用于解释的数据集，必须为NumPy数组、Pandas DataFrame或稀疏矩阵。

3. link：将预测的输出映射到实际值的链接函数，默认为"identity"。

4. feature_perturbation：用于计算特征重要性的扰动类型，默认为"interventional"。

5. output_rank_order：输出特征重要性的顺序，默认为"positive"。

6. batch_size：用于计算梯度的批处理大小，默认为100。

7. num_samples：用于计算梯度的样本数，默认为10。

8. input_background：数据集的背景值，用于计算特征值的基线，默认为"zeros"。

9. output_background：模型输出的背景值，用于计算链接函数的基线，默认为平均值。

10. local_smoothing：用于局部平滑的标准偏差，默认为0。

11. feature_names：特征名称的列表。

12. output_names：输出名称的列表。

13. output_shape：输出形状的元组。

14. silent：是否输出日志信息，默认为False。

相关问题

shap.gradientexplainer LSTM模型， 可运行代码示例

`shap.GradientExplainer` 是 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 库的一部分，它用于解释机器学习模型的预测结果，通过计算每个特征对模型输出影响的局部贡献。LSTM（长短期记忆网络）是一种递归神经网络，常用于处理序列数据，如文本、语音等。

如果你想用 `shap.GradientExplainer` 解释 LSTM 模型，首先需要安装 SHAP 库并导入必要的组件。以下是一个简单的 Python 示例，假设我们已经有了一个训练好的 LSTM 模型 `lstm_model` 和一组输入数据 `X`：

import numpy as np
import torch
from torch import nn
import shap

# 假设你的 LSTM 模型已经训练好
class CustomLSTM(nn.Module):
    # ...定义你的LSTM模型结构...

lstm_model = CustomLSTM().to(device)

# 使用torch梯度
def forward_pass(input_data):
    return lstm_model(input_data)

# 将模型转换为 SHAP 可用的形式
tokenizer = Tokenizer()  # 如果你的数据是序列，需要定义适当的分词器
input_tokenized = tokenizer.transform(X)
input_data = torch.tensor(input_tokenized).to(device)

# 初始化 GradientExplainer
explainer = shap.GradientExplainer(forward_pass, input_data)

# 计算 SHAP 值
shap_values = explainer.shap_values(input_data)

在这个例子中，`shap_values` 就是每个输入样本特征对 LSTM 预测结果的影响值。你可以进一步分析这些值来理解哪些特征对模型决策最重要。

e = shap.GradientExplainer(model, background_inputs) sv = np.array(e.shap_values(inputs))解读代码

这段代码是使用 shap 库进行模型解释的代码。具体来说，使用 GradientExplainer 类来计算模型的梯度 SHAP 值，其中 model 是输入模型，background_inputs 是模型的背景输入。计算出的 SHAP 值保存在 sv 变量中。SHAP 值用于解释模型对输入中每个特征的贡献。