shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[:], testX.iloc[:]) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'
时间: 2024-02-21 08:00:18 浏览: 39
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。
相关问题
in force raise Exception("In v0.20 force_plot now requires the base value as the first parameter! " \ Exception: In v0.20 force_plot now requires the base value as the first parameter! Try shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values) or for multi-output models try shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0]).
这段代码的意思是在版本0.20中,`force_plot`函数需要将基准值作为第一个参数传入。如果没有传入基准值,会抛出`Exception`异常。建议使用`shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values)`来调用函数,或者对于多输出模型,可以尝试使用`shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0])`。
shap.force_plot(explainer.expected_value[:], values_2d[0][0], testX_df.iloc[0,:])
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。