shap解释非图像的神经网络

SHAP方法不仅可以用于解释图像数据，还可以用于解释非图像数据的神经网络。以下是一个使用SHAP方法来解释非图像数据神经网络分类决策的示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import shap
import xgboost as xgb

# 加载数据集
data = pd.read_csv('path/to/data.csv')
X, y = data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1]

# 训练一个XGBoost分类器模型
model = xgb.XGBClassifier()
model.fit(X, y)

# 定义一个用于计算每个输入特征对分类决策的影响的函数
def predict_fn(x):
    return model.predict_proba(x)[:, 1]

# 创建一个解释器对象
explainer = shap.Explainer(predict_fn, X)

# 选择一个输入样本
x = X.iloc[0]

# 计算每个输入特征的Shapley值
shap_values = explainer(x)

# 可视化每个输入特征的Shapley值
shap.plots.waterfall(shap_values[0], max_display=10)

在上面的代码中，我们首先加载非图像数据集并训练一个XGBoost分类器模型。然后，我们定义一个用于计算每个输入特征对分类决策的影响的函数，并使用这个函数创建一个SHAP解释器对象。接下来，我们选择一个输入样本，并使用解释器对象计算每个输入特征的Shapley值。最后，我们可视化每个输入特征的Shapley值，以解释模型对该样本的分类决策。

需要注意的是，对于非图像数据的神经网络模型，您需要定义一个用于计算模型输出的函数，而不是直接使用模型的`predict`方法。此外，您还需要将解释器对象的输入参数`data`设置为原始的输入数据（而不是已经预处理过的数据），以便SHAP方法正确计算每个输入特征的Shapley值。