import shap##评价个体在团体中的贡献 全局解释性 explainer=shap.KernelExplainer(knn.predict,newxtrain) X_test=newxtest.sample(n=20,replace=False) knn.predict(X_test) knn.predict_proba(X_test)[:,1] shap_values =explainer.shap_values(X_test) shap.summary_plot(shap_values,X_test)

这段代码使用了SHAP库，对KNN模型进行了全局解释性分析，包括了以下几个步骤：

1. 构建模型解释器：使用KernelExplainer方法构建了一个KNN模型的解释器，其中第一个参数是KNN模型的预测函数，第二个参数是经过特征重要性排名后的训练集特征矩阵newxtrain，用于计算模型的全局特征重要性。

2. 选择测试集样本：从经过特征重要性排名后的测试集特征矩阵newxtest中随机选择了20个样本，保存在变量X_test中。

3. 预测结果：使用KNN模型对测试集样本进行了预测，并输出了预测的类别和概率。

4. 计算SHAP值：使用解释器的shap_values方法计算了选定测试集样本的SHAP值，其中第一个参数是测试集样本，第二个参数是输出的SHAP值。

5. 绘制特征重要性图：使用SHAP库中的summary_plot方法绘制了选定测试集样本的特征重要性图，其中SHAP值用颜色编码展示，颜色越深表示该特征对结果的贡献越大。

代码中的具体用法如下：

# 构建模型解释器
explainer = shap.KernelExplainer(knn.predict, newxtrain)

# 选择测试集样本
X_test = newxtest.sample(n=20, replace=False)

# 预测结果
print('Predictions:', knn.predict(X_test))
print('Predicted probabilities:', knn.predict_proba(X_test)[:, 1])

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

# 绘制特征重要性图
shap.summary_plot(shap_values, X_test)

其中，newxtest是经过特征选择后的测试集特征矩阵，knn是训练好的KNN模型。在上述代码中，首先使用KernelExplainer方法构建了一个KNN模型的解释器explainer；然后从经过特征选择后的测试集特征矩阵中随机选择了20个样本，保存在变量X_test中；接着使用KNN模型对X_test进行了预测，并输出了预测的类别和概率；然后使用解释器的shap_values方法计算了X_test的SHAP值；最后使用summary_plot方法绘制了X_test的特征重要性图。