explainer = shap.KernelExplainer(f, med)

时间: 2024-06-05 11:08:00 浏览: 331

解释器模式代码示例

解释器模式是一种设计模式，它允许我们为特定的语言或表达式定义一个解析规则，并提供一个解释器来执行这些规则。这种模式在处理简单的语言或结构化表达式时特别有用，例如配置文件、简单的数学表达式或者编程语言的语法解析。在解释器模式中，有以下几个关键角色： 1. **抽象表达式（Abstract Expression）**：定义了一个公共接口，用于访问解释器的共性操作。通常包含一个解释操作，这个操作可能是个虚函数，由各个具体的表达式类实现。 2. **终结符表达式（Terminal Expression）**：实现了跟语言文法中的终结符号相关的操作。它们是抽象表达式的子类，处理最基础的语法元素。 3. **非终结符表达式（Non-Terminal Expression）**：同样继承自抽象表达式，但它们用于组合多个终结符和非终结符以构建更复杂的语法结构。 4. **环境（Context）**：为解释器提供上下文信息，例如变量、全局数据等，所有解释器类都可以访问它。下面我们将通过一个简单的数学表达式解释器的例子来阐述这些概念：假设我们要解析如“2 + 3 * 5 - 1”这样的表达式，我们可以创建以下类： - 抽象表达式（Expression）：包含`interpret()`方法，用于执行解释操作。 ```java public abstract class Expression { public abstract int interpret(Context context); } ``` - 终结符表达式（NumberExpression、OperatorExpression）：处理数字和运算符。 ```java public class NumberExpression extends Expression { private int number; public NumberExpression(int number) { this.number = number; } @Override public int interpret(Context context) { return number; } } public class OperatorExpression extends Expression { private char operator; private Expression left, right; public OperatorExpression(char operator, Expression left, Expression right) { this.operator = operator; this.left = left; this.right = right; } @Override public int interpret(Context context) { int result; switch (operator) { case '+': result = left.interpret(context) + right.interpret(context); break; case '*': result = left.interpret(context) * right.interpret(context); break; case '-': result = left.interpret(context) - right.interpret(context); break; default: throw new IllegalArgumentException("Invalid operator"); } return result; } } ``` - 非终结符表达式（ExpressionParser）：解析输入的字符串，生成表达式树。 ```java public class ExpressionParser { public static Expression parse(String expression) { // 实现解析逻辑，返回一个根节点表达式 } } ``` - 环境（Context）：存储变量。 ```java public class Context { private Map<String, Integer> variables = new HashMap<>(); public void setVariable(String name, int value) { variables.put(name, value); } public int getVariable(String name) { return variables.getOrDefault(name, 0); } } ``` 使用这些类，我们可以构建一个解释器来解析并计算给定的数学表达式。解析输入的表达式字符串生成表达式树，然后递归地调用每个表达式的`interpret()`方法进行计算。这个例子展示了如何运用解释器模式来处理简单语言或表达式。在实际应用中，解释器模式可以扩展到处理更复杂的语法，例如SQL查询、XML解析等。它提供了灵活的结构，使得添加新的语法元素变得相对容易，同时也降低了整体系统的设计复杂度。

这行代码使用了 shap 库中的 KernelExplainer 类来创建一个解释器。其中，f 是一个可调用对象，代表着要被解释的模型（也就是被解释的函数），med 是一个代表着模型输入的中介数据集合。KernelExplainer 类使用了基于 Kernel 的 SHAP 值计算方法来解释模型的预测结果，其中 med 可以被看作是用来计算 SHAP 值的基准数据集。

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explainer = shap.KernelExplainer(f, med)

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explain的用法

Python库 | shap-0.13.2.tar.gz

shap.kernelexplainer 与shap.explainer

explainer = shap.KernelExplainer(clf.predict, X)

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)

explainer = shap.DeepExplainer()的参数

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject3\main.py", line 69, in <module> explainer = shap.TreeExplainer(model) NameError: name 'shap' is not defined

fig = shap.force_plot(...)

fig, ax = shap.dependence_plot()

shap.KernelExplainer(stacked_preds, X_test)中stacked_preds要求是什么属性

ightgbm的SHAP代码中X,y = shap.datasets.diabetes()想要换成自己的数据代码怎么修改

shap_values = explainer.shap_values(val_X)

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