shap函数需要什么参数
时间: 2023-12-11 11:02:42 浏览: 38
shap函数是shapper包中用于计算SHAP值的函数。它需要以下参数:
- model:要计算SHAP值的模型对象。
- x:一个数据框或矩阵,包含要计算SHAP值的特征变量的值。
- ...:其他参数,用于指定计算SHAP值的方法和其他选项。
其中,model和x参数是必需的,其他参数是可选的。
以下是一个示例代码,演示如何使用shap函数计算SVM模型的SHAP值:
```R
# 加载数据集
data(iris)
# 将鸢尾花数据集转换为二分类问题
iris$Species <- ifelse(iris$Species == "setosa", 1, 0)
# 训练SVM模型
library(e1071)
svm_model <- svm(Species ~ ., data = iris, kernel = "linear")
# 计算SHAP值
library(shapper)
shap_values <- shap(model = svm_model, x = iris[, -5])
```
在上面的示例代码中,我们首先加载了数据集iris,并将其转换为二分类问题。然后,使用svm函数训练了一个SVM模型。最后,使用shap函数计算了SVM模型的SHAP值,并将结果存储在shap_values变量中。
相关问题
shap.gradientexplainer的参数
shap.GradientExplainer的参数包括:
1. model:用于计算预测的模型,必须为可调用的函数或对象。
2. data:用于解释的数据集,必须为NumPy数组、Pandas DataFrame或稀疏矩阵。
3. link:将预测的输出映射到实际值的链接函数,默认为"identity"。
4. feature_perturbation:用于计算特征重要性的扰动类型,默认为"interventional"。
5. output_rank_order:输出特征重要性的顺序,默认为"positive"。
6. batch_size:用于计算梯度的批处理大小,默认为100。
7. num_samples:用于计算梯度的样本数,默认为10。
8. input_background:数据集的背景值,用于计算特征值的基线,默认为"zeros"。
9. output_background:模型输出的背景值,用于计算链接函数的基线,默认为平均值。
10. local_smoothing:用于局部平滑的标准偏差,默认为0。
11. feature_names:特征名称的列表。
12. output_names:输出名称的列表。
13. output_shape:输出形状的元组。
14. silent:是否输出日志信息,默认为False。
shap.treeexplainer的参数
shap.treeexplainer是SHAP库中的一个函数,用于解释树模型的预测结果。它的参数包括:
- model:要解释的树模型。
- data:用于解释的数据集。
- feature_perturbation:特征扰动方法。可以选择"interventional"(干预法)或"tree_path_dependent"(基于树的路径依赖法)。
- model_output:模型输出类型。可以选择"raw"(原始输出)或"logistic"(逻辑回归输出)。
其中,model和data是必须的参数,feature_perturbation和model_output是可选参数。