根据以下代码,利用shap库写出绘制bar plot图的代码“def five_fold_train(x: pd.DataFrame, y: pd.DataFrame, model_class: type, super_parameters: dict = None, return_model=False): """ 5折交叉验证训练器 :param x: :param y: :param model_class: 学习方法类别,传入一个类型 :param super_parameters: 超参数 :param return_model: 是否返回每个模型 :return: list of [pred_y,val_y,auc,precision,recall] """ res = [] models = [] k_fold = KFold(5, random_state=456, shuffle=True) for train_index, val_index in k_fold.split(x, y): #即对数据进行位置索引,从而在数据表中提取出相应的数据 train_x, train_y, val_x, val_y = x.iloc[train_index], y.iloc[train_index], x.iloc[val_index], y.iloc[val_index] if super_parameters is None: super_parameters = {} model = model_class(**super_parameters).fit(train_x, train_y) pred_y = model.predict(val_x) auc = metrics.roc_auc_score(val_y, pred_y) precision = metrics.precision_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) recall = metrics.recall_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) res.append([pred_y, val_y, auc, precision, recall]) models.append(model) # print(f"fold: auc{auc} precision{precision} recall{recall}") if return_model: return res, models else: return res best_params = { "n_estimators": 500, "learning_rate": 0.05, "max_depth": 6, "colsample_bytree": 0.6, "min_child_weight": 1, "gamma": 0.7, "subsample": 0.6, "random_state": 456 } res, models = five_fold_train(x, y, XGBRegressor, super_parameters=best_params, return_model=True)”

时间: 2023-12-20 14:03:27 浏览: 236
import shap import matplotlib.pyplot as plt # 选择需要绘制的模型 model_index = 0 # 获取特征重要性信息 explainer = shap.TreeExplainer(models[model_index]) shap_values = explainer.shap_values(x) # 绘制bar plot shap.summary_plot(shap_values, x, plot_type="bar") # 显示图像 plt.show()
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X_train = pd.read_csv("C:/Users/hp/Desktop/X_trainA.csv") y_train = pd.read_csv("C:/Users/hp/Desktop/y_trainA.csv") y_train = y_train.values.ravel() X_test = pd.read_csv("C:/Users/hp/Desktop/X_testA.csv") y_test = pd.read_csv("C:/Users/hp/Desktop/y_testA.csv") y_test = y_test.values.ravel() rf = RandomForestClassifier(max_depth=None, min_samples_leaf=4, min_samples_split=10, n_estimators=10, random_state=42) rf.fit(X_train, y_train) # 计算Shap值 explainer = shap.KernelExplainer(rf) shap_values = explainer.shap_values(X_train) # 可视化特征重要性 shap.summary_plot(shap_values, X_train, plot_type="bar") print(X_train, y_train) print(shap_values) import numpy as np shap_values = np.array(shap_values) shap_values= shap_values.reshape((2*105, 16)) df = pd.DataFrame(shap_values) df.to_excel('shap3.xlsx', index=False)有什么问题

这段代码的功能是使用随机森林模型对数据进行训练,并通过shap库计算每个特征对模型预测的影响,最后将结果保存到Excel文件中。但是代码中存在一些潜在问题: 1. 在计算Shap值时,需要指定训练集作为参数,但是代码中使用的是测试集: ```python shap_values = explainer.shap_values(X_train) ``` 应该改为: ```python shap_values = explainer.shap_values(X_test) ``` 2. 在将shap_values写入Excel文件之前,需要将其转换为numpy数组,但是在代码中已经将其转换为列表了,所以需要将以下代码: ```python import numpy as np shap_values = np.array(shap_values) ``` 改为: ```python shap_values = np.asarray(shap_values) ``` 3. 在将shap_values写入Excel文件之前,需要将其reshape成正确的形状,但是代码中reshape的形状不正确: ```python shap_values= shap_values.reshape((2*105, 16)) ``` 应该改为: ```python shap_values= shap_values.reshape((len(X_test), X_test.shape[1])) ``` 4. 代码中没有对导入的库进行说明,应该添加注释或说明文档,以便其他人阅读和理解代码。

用python的shap库绘制模型的Bar Plot代码

首先需要安装shap库,可以使用以下命令进行安装: ``` pip install shap ``` 接下来是绘制模型的Bar Plot代码示例: ```python import shap import matplotlib.pyplot as plt # 加载模型和数据 model = ... data = ... # 生成解释实例 explainer = shap.Explainer(model) shap_values = explainer(data) # 绘制Bar Plot shap.plots.bar(shap_values) plt.show() ``` 其中,`model` 是要解释的模型,`data` 是模型的输入数据。在这个示例中,我们使用shap库的`Explainer`类生成了一个解释实例,并使用`shap_values`保存了解释结果。最后,调用`shap.plots.bar()`函数绘制Bar Plot,并使用`plt.show()`函数显示图像。
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