shap.deepexplainer

shap.deepexplainer是一种用于解释深度学习模型的工具，它可以帮助我们理解模型的决策过程和预测结果。它基于SHAP（Shapley Additive Explanations）算法，通过对输入数据的不同特征进行排列组合，计算每个特征对模型输出的贡献度，从而得出每个特征的重要性。这个工具可以帮助我们更好地理解模型的内部机制，从而提高模型的可解释性和可靠性。

相关问题

explainer = shap.DeepExplainer()的参数

`shap.DeepExplainer()`是 SHAP 库中用于生成深度学习模型的 SHAP 值的类。它的参数如下：

- `model`: 必需参数，表示要解释的深度学习模型。
- `data`: 用于计算 SHAP 值的输入数据。可以是单个样本或一批样本。
- `session`: 在使用 TensorFlow 模型时可以传入该参数，表示 TensorFlow 会话。
- `combine_mult_and_diffref`: 是否使用多重参考和差分参考计算 SHAP 值。默认为 True，表示使用。
- `output_rank_order`: 输出 SHAP 值的特征排序顺序。默认为 "positive"，表示按 SHAP 值绝对值的大小进行排序。
- `distribute`: 是否在多个进程中分布计算 SHAP 值。默认为 False，表示在单个进程中计算。

其中，最重要的是 `model` 参数，它表示要解释的深度学习模型。该参数可以是一个 Keras 模型或 TensorFlow 模型。如果是 TensorFlow 模型，可以通过传入 `session` 参数来将会话传递给 DeepExplainer。

数据进行归一化 ，shap.DeepExplainer 输入数据是归一化的数据还是原数据

数据进行归一化的目的是消除不同量纲单位带来的影响，使得各数据指标处于同一数量级，方便进行综合对比评价。在给定的引用中，原始数据集有8个特征，其中有一个离散型变量，其余均为连续型变量。在使用SHAP值法时，作者使用了归一化后的数据。因此，shap.DeepExplainer输入数据应该是归一化后的数据。