data = pd.read_csv('C:/Users/dell/Desktop/市调大赛/用户粘性/shap.csv') print(data) X, y = data
时间: 2023-09-19 20:09:38 浏览: 75
As an AI language model, I cannot access your local file system. Please provide a sample of your data or a link to the dataset so that I can provide you with the code to read it.
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import shap explainer = shap.TreeExplainer(reg) shap_values = explainer.shap_values(X) shap.summary_plot(shap_values, features=X, feature_names=X.columns,show=False) plt.savefig('E:/exercise/synthesis/fig/shap_hyperopt-1.pdf')以上代码运行时候出现报错“Numba needs NumPy 1.20 or less”,如何解决
要解决报错"Numba needs NumPy 1.20 or less",可以尝试以下方法:
1. 更新Numba库:运行以下命令来更新Numba库至最新版本:
```python
pip install --upgrade numba
```
2. 降级NumPy库:运行以下命令来降级NumPy库至1.20版本或更低版本:
```python
pip install numpy==1.20
```
3. 重启内核或环境:在更新或降级库后,重启你的Notebook内核或者整个编程环境。
4. 检查依赖关系:确保你的代码中所有依赖库的版本兼容。可能是其他库的版本与Numba和NumPy之间存在冲突,导致报错。
如果上述方法无法解决问题,你可以尝试卸载Numba库并重新安装一个较低版本的Numba,以使其与NumPy兼容。但请注意,这可能会影响其他依赖于Numba的代码。
explainer=shap.TreeExplainer(xgb_reg,link='logit') shap_values=explainer.shap_values(testX) y_base = explainer.expected_value print(y_base) shap_values_all=explainer.shap_values(testX) shap.summary_plot(shap_values_all,testX,plot_type="bar") shap.summary_plot(shap_values, testX, feature_names=['gonglv','nwp4','nwp3'])# 绘制SHAP shap.plots.waterfall(shap_values[:])
根据你提供的代码,似乎你使用了 SHAP(SHapley Additive exPlanations)来解释 XGBoost 模型的结果。但是,在代码中 `shap.plots.waterfall(shap_values[:])` 这一行中,你没有指定要解释的特征,这可能导致了错误。你需要将 `shap_values` 替换为你想要解释的特征的 SHAP 值数组。
此外,你虽然已经在 `explainer.shap_values(testX)` 中计算了 SHAP 值数组,但是你在接下来的代码中又调用了一次 `explainer.shap_values(testX)`,这可能导致重复计算。你可以将 `shap_values_all=explainer.shap_values(testX)` 这一行删除,因为在上一行已经计算了 SHAP 值。
最后,你可以在 `shap.summary_plot(shap_values_all,testX,plot_type="bar")` 这一行中将 `shap_values_all` 替换为 `shap_values`,因为你只需要绘制一个总结图表,而不是所有特征的 SHAP 值图表。
以下是修改后的代码:
```
explainer = shap.TreeExplainer(xgb_reg, link='logit')
shap_values = explainer.shap_values(testX)
y_base = explainer.expected_value
print(y_base)
shap.summary_plot(shap_values, testX, plot_type="bar")
shap.summary_plot(shap_values, testX, feature_names=['gonglv', 'nwp4', 'nwp3'])
shap.plots.waterfall(shap_values[0])
```
请注意,`shap.plots.waterfall(shap_values[0])` 这一行中的 `[0]` 表示你想要解释的是测试集中的第一个样本。如果你想解释其他样本,可以将 `[0]` 替换为对应的索引。
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