values_2d = np.reshape(shap_values, (shap_values.shape[0], -1)) AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'
时间: 2023-12-11 10:06:11 浏览: 80
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。
相关问题
# 将shap_values数组转换为二维数组 shap_values_2d = np.reshape(shap_values, (len(shap_values), -1)) # 将testX数组转换为二维数组 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']) shap.plots.waterfall(explainer.expected_value,shap_values_2d[0])代码运行后没有图片显示也没有报错是怎么回事
如果代码没有报错,但是没有生成可解释图,可能是因为缺少必要的前端资源或者JavaScript运行环境没有正常加载。你可以尝试在代码运行之前手动加载必要的前端资源,例如:
```python
import IPython
display(IPython.core.display.HTML('<script src="/static/components/requirejs/require.js"></script>'))
```
这个代码片段会在Notebook中加载必要的前端资源。如果你在PyCharm中运行代码,可能需要找到类似的JavaScript文件并手动加载。你可以在shap库的官方文档中查找相关信息,以确定代码中需要加载哪些前端资源。
此外,如果你的特征数量比较多,可能会导致可解释图显示不完整或者过于拥挤。你可以尝试使用`matplotlib`库来调整可解释图的大小和布局,例如修改`shap.force_plot`和`shap.plots.waterfall`方法的`matplotlib=True`选项,或者使用`plt.subplots_adjust`函数来调整子图的布局。
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。