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'

时间: 2023-11-28 13:04:29 浏览: 181
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SHP_file.rar_shap_shpfile 格式

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。
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AttributeError Traceback (most recent call last) C:\Users\Public\Documents\Wondershare\CreatorTemp\ipykernel_9060\1640155410.py in <module> 219 shap.initjs() 220 shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values_2d[:] ,testX_2d[:],feature_names=['gonglv', 'fengsu100', 'fengxiang100','qiwen','qiya','fengsu170','fengxiang170','fengsu30','fengxiang30','fengsu10','fengxiang10','shidu']) --> 221 shap.plots.savefig("shap_plot.png") 222 shap.plots.waterfall(explainer.expected_value,shap_values_2d[0]) 223 AttributeError: module 'shap.plots' has no attribute 'savefig'

这个错误提示是说在 shap.plots 模块中没有 savefig 这个属性。这个错误通常是因为您正在使用的 SHAP 版本中没有 savefig 方法，或者您的代码中可能存在一些问题。 为了解决这个问题，您可以尝试使用 ...

File "<ipython-input-4-d266ab529ec5>", line 1, in <module> shap.force_plot(explainer.expected_value[:], values_2d[0][0], testX_df.iloc[0]) File "D:\anaconda\envs\huwenhui\lib\site-packages\shap\plots\_force.py", line 186, in force display_features = features[k, :] IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

这个错误是因为你在使用 SHAP（SHapley Additive exPlanations）绘制力导图时，给定的 feature 数组的维度不正确。具体来说，你使用了两个索引来访问 1 维的 feature 数组，导致了这个错误。你需要检查一下代码，...

shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[:] ,testX[:],feature_names=['gonglv', 'fengsu100', 'fengxiang100','qiwen','qiya','fengsu170','fengxiang170','fengsu30','fengxiang30','fengsu10','fengxiang10','shidu']) shap.plots.waterfall(explainer.expected_value,shap_values[0])检查代码有没有错误

不过，需要注意的是，你调用shap.force_plot和shap.plots.waterfall方法时，需要将shap_values和testX参数的维度进行调整。 shap.force_plot方法的shap_values参数应该是一个二维数组，其中第一维表示...

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...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。

# 将shap_values数组转换为二维数组 shap_values_2d = np.reshape(shap_values, (len(shap_values), -1)) # 将testX数组转换为二维数组 testX_2d = np.reshape(testX, (len(testX), -1)) shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values_2d[:] ,testX_2d[:],feature_names=['gonglv', 'fengsu100', 'fengxiang100','qiwen','qiya','fengsu170','fengxiang170','fengsu30','fengxiang30','fengsu10','fengxiang10','shidu']) shap.plots.waterfall(explainer.expected_value,shap_values_2d[0])代码运行后没有图片显示也没有报错是怎么回事

你可以尝试使用matplotlib库来调整可解释图的大小和布局，例如修改shap.force_plot和shap.plots.waterfall方法的matplotlib=True选项，或者使用plt.subplots_adjust函数来调整子图的布局。

in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-7-c33e5bbaaded>", line 3, in <module> fig = shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0] , matplotlib=True,show=False) IndexError: invalid index to scalar variable.

这个错误可能是因为在使用 SHAP 库中的 force_plot 函数时，shap_values 数组只有一个元素，而你尝试使用索引 [0] 来访问它的第一个元素。这通常发生在尝试使用 force_plot 来可视化一个单独的样本的 SHAP ...

testX_2d = np.reshape(testX, (len(testX), -1)) shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values_2d[:] ,testX_2d[:],feature_names=['gonglv', 'fengsu100', 'fengxiang100','qiwen','qiya','fengsu170','fengxiang170','fengsu30','fengxiang30','fengsu10','fengxiang10','shidu']) <IPython.core.display.HTML object> Out[4]: <shap.plots._force.AdditiveForceArrayVisualizer at 0x189269ad288>

具体来说，这段代码中的 shap.force_plot 函数用于生成一个可解释模型的力图，展示了每个特征对于模型输出的贡献，以及整个模型的期望输出。feature_names 参数指定了每个特征的名称。shap_values_2d 参数是...

line 98, in force raise Exception("In v0.20 force_plot now requires the base value as the first parameter! " \ Exception: In v0.20 force_plot now requires the base value as the first parameter! Try shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values) or for multi-output models try shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0]).

建议按照错误提示中的建议尝试使用 shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values) 或者对于多输出模型尝试使用 shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0])。这样应该可以解决这个...

for shap_value, feature, x in zip(shap_values[0, :], feature_names, X.iloc[0, :]): shap.force_plot(explainer.expected_value, [shap_value], x, feature_names=feature)这行代码报错AssertionError: The shap_values arg looks multi output, try shap_values[i].怎么解决

shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0][0], X.iloc[0, :], feature_names=feature_names) 注意，你需要在explainer.expected_value和shap_values之间使用索引来指定要绘制的输出值。在...

shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[:], testX.iloc[:]) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'

这个错误提示表明你正在使用一个 Numpy 数组对象，而 iloc 是 Pandas DataFrame 所支持的方法，...shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[:], testX_df.iloc[:]) 这样应该就可以解决问题了。

for shap_value, feature, X in zip(shap_values[0, :],feature_names,X.iloc[0, :]): shap.force_plot(explainer.expected_value, [shap_value], X,feature_names= feature)按这两行代码思路把绘制shap单个样本的图绘制完

首先，你需要导入必要的库，包括shap、numpy和pandas。 然后，你需要准备好你的数据，包括一个样本数据和对应的特征名称... shap.force_plot(explainer.expected_value, [shap_value], x, feature_names=feature)

shap.force_plot(explainer.expected_value[:], values_2d[0][0], testX_df.iloc[0,:])

- explainer.expected_value：模型输出的期望值，即基准值； - values_2d[0][0]：一个样本的所有特征值，以二维数组的形式传入； - testX_df.iloc[0,:]：一个样本的特征名称和特征值，以 Pandas DataFrame 的形式...

Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ModuleNotFoundError: No module named 'shap'

这是一个 Python 报错信息，意味着你的代码中缺少 shap 模块。你需要在你的 Python 环境中安装 shap 模块，可以使用以下命令进行安装： pip install shap 如果你使用的是 Python3，请使用以下命令进行安装...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject3\main.py", line 69, in <module> explainer = shap.TreeExplainer(model) NameError: name 'shap' is not defined

这个错误是因为你的代码中没有导入 shap 库，需要在代码开头加上以下语句导入 shap 库： import shap 如果你还没有安装 shap 库，可以使用以下命令进行安装： pip install shap

shap.force_plot(explainer.expected_value,shap_values[12],testX[1],link="logit")

其中，explainer.expected_value 表示模型在整个训练集上的预测输出的期望值，shap_values[12] 表示对于第 12 个样本的 SHAP 值，testX[1] 表示第 1 个测试样本的特征值。link="logit" 表示使用逻辑回归函数...

waterfall_plot requires a scalar base_values of the model output as the first parameter, but you have passed an array as the first parameter! Try shap.waterfall_plot(explainer.base_values[0], values[0], X[0]) or for multi-output models try shap.waterfall_plot(explainer.base_values[0], values[0][0], X[0]). Process finished with exit code 1

你可以尝试使用 explainer.base_values[0] 或者 values[0][0] 作为第一个参数来解决这个问题。 如果你的模型是多输出的，你需要选择其中一个输出来作为基准值。例如，如果 values 是一个形状为 (n_samples, n...

in <module> base_values = explainer.base_values AttributeError: 'Tree' object has no attribute 'base_values'

explainer = shap.TreeExplainer(model) # 计算 SHAP 值 shap_values = explainer.shap_values(X) # 可视化 SHAP 值 shap.summary_plot(shap_values, X) 在这里，我们使用 xgboost 库创建了一个树模型，并...

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