n waterfall base_values = shap_values.base_values AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'

这错误是因为 `shap_values` 变量是一个 numpy 数组，而 numpy 数组没有 `base_values` 属性。`base_values` 是 SHAP 库中 `TreeExplainer` 类的一个属性，它存储了用于计算 SHAP 值的基准值。如果你使用的是其他 SHAP 解释器，或者没有传递 `base_values` 参数，则不应该期望 `shap_values` 具有 `base_values` 属性。如果你想要使用 `TreeExplainer` 类来计算 SHAP 值，你可以在计算 SHAP 值时指定 `base_values` 参数。如果你使用的是其他解释器，则需要查看该解释器的文档以了解如何传递基准值。

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in waterfall base_values = shap_values.base_values AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'

这 error 是因为 `shap_values` 对象是一个 numpy 数组，而不是一个 `Explainer` 对象，因此它没有 `base_values` 属性。`base_values` 属性是 `Explainer` 对象的属性，它存储了用于计算 SHAP 值的基线值。要解决这个问题，你需要将 `shap_values` 对象转换为 `Explainer` 对象，然后再调用 `base_values` 属性。你可以通过以下代码实现：

import shap

# create an explainer object
explainer = shap.Explainer(model, X_train)

# compute shap values
shap_values = explainer(X_test)

# extract base values
base_values = explainer.base_values

这将创建一个 `Explainer` 对象 `explainer`，然后使用它来计算 SHAP 值，并从中提取基线值 `base_values`。

line 1, in <module> shap.plots.waterfall(explainer.expected_value,shap_values[0]) File "D:\anaconda\envs\huwenhui\lib\site-packages\shap\plots\_waterfall.py", line 45, in waterfall base_values = shap_values.base_values AttributeError: 'numpy.float32' object has no attribute 'base_values'

这个错误是因为你的 `shap_values` 是一个 `numpy.float32` 类型的对象，而这个对象没有 `base_values` 属性。`base_values` 是在 SHAP 中用于计算特征影响的基准值。解决这个问题需要检查你的代码，确定 `shap_values` 是否正确生成，并且是一个包含 `base_values` 属性的对象。你可以尝试使用另一个数据集或模型来验证你的代码是否正确。同时，你也可以查看官方文档或者在社区中寻求帮助来解决这个问题。