testX_2d = np.reshape(testX, (len(testX), -1)) shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values_2d[:] ,testX_2d[:],feature_names=['gonglv', 'fengsu100', 'fengxiang100','qiwen','qiya','fengsu170','fengxiang170','fengsu30','fengxiang30','fengsu10','fengxiang10','shidu']) <IPython.core.display.HTML object> Out[4]: <shap.plots._force.AdditiveForceArrayVisualizer at 0x189269ad288>

这段代码看起来是在使用 SHAP（SHapley Additive exPlanations）解释模型的结果。SHAP 是一种用于解释模型预测的方法，可以帮助我们了解不同特征对于模型预测的影响。具体来说，这段代码中的 `shap.force_plot` 函数用于生成一个可解释模型的力图，展示了每个特征对于模型输出的贡献，以及整个模型的期望输出。`feature_names` 参数指定了每个特征的名称。`shap_values_2d` 参数是模型对于测试集中每个样本的 SHAP 值，可以通过解释器（`explainer`）的 `shap_values` 属性获得。最后的 `<IPython.core.display.HTML object>` 可能是 Jupyter Notebook 中的输出。

相关问题

values_2d = np.reshape(shap_values, (shap_values.shape[0], -1)) AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

这个错误是因为你传递给reshape函数的参数是一个列表对象，而reshape函数的参数应该是一个NumPy数组对象。你需要将列表对象转换为NumPy数组对象，然后再使用reshape函数进行变形操作。你可以使用NumPy的array函数将列表转换为数组，例如：

import numpy as np

shap_values = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
shap_values_array = np.array(shap_values)
values_2d = np.reshape(shap_values_array, (shap_values_array.shape[0], -1))

在这个例子中，我们首先定义了一个包含列表的变量shap_values，然后使用NumPy的array函数将其转换为NumPy数组对象shap_values_array。最后，我们使用reshape函数对数组进行变形操作，并将结果存储在values_2d变量中。

解析代码：h0 = np.array([1 / math.sqrt(2), 1 / math.sqrt(2)]) h1 = np.array([-1 / math.sqrt(2), 1 / math.sqrt(2)]) h0 = np.array(h0[::-1]).ravel() h1 = np.array(h1[::-1]).ravel() h0 = paddle.to_tensor(h0).astype('float32').reshape((1, 1, -1)) h1 = paddle.to_tensor(h1).astype('float32').reshape((1, 1, -1)) h0_col = h0.reshape((1, 1, -1, 1)) # col lowpass h1_col = h1.reshape((1, 1, -1, 1)) # col highpass h0_row = h0.reshape((1, 1, 1, -1)) # row lowpass h1_row = h1.reshape((1, 1, 1, -1)) # row highpass ll_filt = paddle.concat([h0_row, h1_row], axis=0)

这段代码主要是对一些数组进行初始化和变形的操作。下面对每行代码进行解析：

1. `h0 = np.array([1 / math.sqrt(2), 1 / math.sqrt(2)])`: 创建一个包含两个元素的Numpy数组，值分别为1/√2和1/√2。这里使用了`math.sqrt`函数来计算平方根。

2. `h1 = np.array([-1 / math.sqrt(2), 1 / math.sqrt(2)])`: 创建一个包含两个元素的Numpy数组，值分别为-1/√2和1/√2。

3. `h0 = np.array(h0[::-1]).ravel()`: 将h0数组进行逆序操作，并使用`ravel`函数将多维数组转换为一维数组。

4. `h1 = np.array(h1[::-1]).ravel()`: 将h1数组进行逆序操作，并使用`ravel`函数将多维数组转换为一维数组。

5. `h0 = paddle.to_tensor(h0).astype('float32').reshape((1, 1, -1))`: 将h0数组转换为PaddlePaddle的Tensor，并指定数据类型为float32，然后使用`reshape`函数将其形状变为(1, 1, -1)。

6. `h1 = paddle.to_tensor(h1).astype('float32').reshape((1, 1, -1))`: 将h1数组转换为PaddlePaddle的Tensor，并指定数据类型为float32，然后使用`reshape`函数将其形状变为(1, 1, -1)。

7. `h0_col = h0.reshape((1, 1, -1, 1))`: 使用`reshape`函数将h0的形状变为(1, 1, -1, 1)。

8. `h1_col = h1.reshape((1, 1, -1, 1))`: 使用`reshape`函数将h1的形状变为(1, 1, -1, 1)。

9. `h0_row = h0.reshape((1, 1, 1, -1))`: 使用`reshape`函数将h0的形状变为(1, 1, 1, -1)。

10. `h1_row = h1.reshape((1, 1, 1, -1))`: 使用`reshape`函数将h1的形状变为(1, 1, 1, -1)。

11. `ll_filt = paddle.concat([h0_row, h1_row], axis=0)`: 使用`paddle.concat`函数将h0_row和h1_row按照axis=0的方向拼接起来，得到ll_filt。拼接后的形状为(2, 1, 1, -1)。

总结来说，这段代码主要是定义了一些滤波器的参数，将它们转换为PaddlePaddle的Tensor，并对其形状进行调整。最后通过拼接操作得到了ll_filt。