x,y = shap.datasets.diabetes() x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)

时间: 2023-10-19 17:28:18 浏览: 162
PY

数据集分割train和test程序

这段代码是用于导入和划分糖尿病数据集的。shap.datasets.diabetes()会返回一个元组，包含了糖尿病数据集的特征和标签。然后使用train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集，其中test_size=0.2表示测试集占总数据集的20%。划分后，x_train、x_test分别是训练集和测试集的特征数据，y_train、y_test分别是训练集和测试集的标签数据。
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X, y = shap.datasets.diabetes() X_display, y_display = shap.datasets.diabetes(display=True)

这段代码是使用 SHAP 库中自带的 diabetes 数据集，并将其分别赋值给 X, y 和 X_display, y_display 两个变量。其中，display=True 表示 X_display 中包含列名，并且是一个 pandas DataFrame 类型的数据。这个数据集...

ightgbm的SHAP代码中X,y = shap.datasets.diabetes()想要换成自己的数据代码怎么修改

2. 修改代码中的数据集导入语句，把 shap.datasets.diabetes() 替换成你导入数据的语句。 3. 修改代码中的X和y变量，把它们分别替换成你的特征矩阵和目标变量。 以下是修改后的代码示例： import lightgbm ...

X_train = pd.read_csv("C:/Users/hp/Desktop/X_trainA.csv") y_train = pd.read_csv("C:/Users/hp/Desktop/y_trainA.csv") y_train = y_train.values.ravel() X_test = pd.read_csv("C:/Users/hp/Desktop/X_testA.csv") y_test = pd.read_csv("C:/Users/hp/Desktop/y_testA.csv") y_test = y_test.values.ravel() rf = RandomForestClassifier(max_depth=None, min_samples_leaf=4, min_samples_split=10, n_estimators=10, random_state=42) rf.fit(X_train, y_train) # 计算Shap值 explainer = shap.KernelExplainer(rf) shap_values = explainer.shap_values(X_train) # 可视化特征重要性 shap.summary_plot(shap_values, X_train, plot_type="bar") print(X_train, y_train) print(shap_values) import numpy as np shap_values = np.array(shap_values) shap_values= shap_values.reshape((2*105, 16)) df = pd.DataFrame(shap_values) df.to_excel('shap3.xlsx', index=False)有什么问题

shap_values = explainer.shap_values(X_train) 应该改为： python shap_values = explainer.shap_values(X_test) 2. 在将shap_values写入Excel文件之前，需要将其转换为numpy数组，但是在代码中已经...

model = LogisticRegression(multi_class='multinomial', solver='lbfgs')model.fit(newxtrain, ytrain) X_test=newxtest.sample(n=200,replace=False) y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test)##预测他们属于每个类别的概率 explainer = shap.KernelExplainer(model.predict_proba, newxtrain)和explainer=shap.KernelExplainer(knn.predict,newxtrain) X_test=newxtest.sample(n=20,replace=False) knn.predict(X_test) knn.predict_proba(X_test)[:,1] '''是KNN分类器预测测试集中每个样本属于类别1的概率。 predict_proba()函数返回一个数组，其中包含每个测试样本属于每个类别的概率。 [:,1]表示选择第二列，即类别1的概率。''' shap_values = explainer.shap_values(X_test) shap.summary_plot(shap_values,X_test)的区别是什么

在使用SHAP算法解释模型预测结果时，两部分代码都使用了shap.KernelExplainer()函数来计算SHAP值，并使用了shap.summary_plot()函数来可视化SHAP值的摘要信息。因此，在解释模型预测结果方面，两部分代码是相似的。

import shap##评价个体在团体中的贡献 全局解释性 explainer=shap.KernelExplainer(knn.predict,newxtrain) X_test=newxtest.sample(n=20,replace=False) knn.predict(X_test) knn.predict_proba(X_test)[:,1] shap_values =explainer.shap_values(X_test) shap.summary_plot(shap_values,X_test)

shap.summary_plot(shap_values, X_test) 其中，newxtest是经过特征选择后的测试集特征矩阵，knn是训练好的KNN模型。在上述代码中，首先使用KernelExplainer方法构建了一个KNN模型的解释器explainer；然后从...

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[:])

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....

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...

解释以下代码shap_values = np.zeros(541320) for fold in range(0, 5): x = train_x_list[fold] model = models[fold] explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_value = explainer(x) print(f"shap_value.shape:{shap_value.shape}") # shap_values.append(shap_value) tmp = np.concatenate([i.values for i in shap_value]) ### maxSize = tmp.size if tmp.size>shap_values.size else shap_values.size ### tmp.resize(maxSize) ### shap_values.resize(maxSize) print(f"{fold}th size: {tmp.size}") shap_values = np.add(shap_values, tmp) from functools import reduce #shap_value_5_fold = np.concatenate([i.values for i in shap_values]) ##看shap值是否服从正态分布，若服从则不用取均值 #shap_value_5_fold /= 5 shap_values[:] = [x / 5 for x in shap_values] shap_values = shap_values.reshape(260, 2082)

在计算过程中，使用了 shap.TreeExplainer 方法来创建一个 SHAP 值的解释器，然后将训练集的输入数据 x 作为输入，得到一个 SHAP 值的输出 shap_value。接下来，将每个 fold 的 SHAP 值转换成一个一维数组 tmp，并将...

e = shap.GradientExplainer(model, background_inputs) sv = np.array(e.shap_values(inputs))解读代码

这段代码是使用 shap 库进行模型解释的代码。具体来说，使用 GradientExplainer 类来计算模型的梯度 SHAP 值，其中 model 是输入模型，background_inputs 是模型的背景输入。计算出的 SHAP 值保存在 sv 变量中。SHAP...

fig = shap.force_plot(...)

fig = shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:], X_test.iloc[0,:]) 这样，fig 变量中就存储了生成的 SHAP 图像。您可以使用 matplotlib 或者 Pillow 等库将其保存到文件中。例如，...

explainer = shap.KernelExplainer(clf.predict, X)

explainer = shap.KernelExplainer(clf.predict, X) 是一个用来解释模型的 shap 库中的一个函数。该函数用于创建一个解释器（explainer），用于解释模型的预测结果。下面是对参数的解释： - clf.predict: 这...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier df = pd.read_excel('C:/Users/Lenovo、、、、王煜欣/Desktop/newas.xlsx') df.head() print(df.head()) df['Gender'].replace(to_replace={'Female':0,'Male':1},inplace=True) df['Geography'].replace(to_replace={'France':0,'Spain':2,'Germany':1},inplace=True) df['Card Type'].replace(to_replace={'青铜':0,'白银':1,'黄金':2,'钻石':3},inplace=True) X = df[['AUM_before','AUM_now','rate','CreditScore','Gender','Age','Tenure','Balance','NumOfProducts','HasCrCard']].values y = df['existed'].values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train,y_train) print('knn模型准确率：', knn.score(X_test,y_test)) #逻辑回归 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler import features as feature lr = LogisticRegression() features_encoded = pd.get_dummies(feature) scaler = StandardScaler() features_temp = scaler.fit_transform(features_encoded) lr.fit(X_train, y_train) print('逻辑回归模型准确率：', lr.score(X_test, y_test)) #shap import shap as sh explainer = sh.Explainer(model=lr) shap_values = explainer(X_train) sh.plots.force(shap_values[0])

接下来，将特征和标签分别赋值给变量X和y，并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。 然后，使用KNeighborsClassifier算法构建了一个K近邻分类器模型，并使用训练集进行训练，最后打印出模型在...

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。 -...

explainer = shap.KernelExplainer(f, med)

这行代码使用了 shap 库中的 KernelExplainer 类来创建一个解释器。其中，f 是一个可调用对象，代表着要被解释的模型（也就是被解释的函数），med 是一个代表着模型输入的中介数据集合。KernelExplainer 类使用了...

shap_values = shap.TreeExplainer(clf.booster_).shap_values(data_valid.iloc[:10000,:]) print('length of shape: ', len(shap_values)) print('y: ', set(y))解释一下这个代码

具体来说，它使用了 shap.TreeExplainer 函数来建立一个解释器对象，该对象可以解释 XGBoost 模型中每个特征对预测的影响。然后，它使用 shap_values 函数来计算每个样本的 SHAP 值。 具体来说，这段代码需要...

根据以下代码，利用shap库写出绘制bar plot图的代码“def five_fold_train(x: pd.DataFrame, y: pd.DataFrame, model_class: type, super_parameters: dict = None, return_model=False): """ 5折交叉验证训练器 :param x: :param y: :param model_class: 学习方法类别，传入一个类型 :param super_parameters: 超参数 :param return_model: 是否返回每个模型 :return: list of [pred_y,val_y,auc,precision,recall] """ res = [] models = [] k_fold = KFold(5, random_state=456, shuffle=True) for train_index, val_index in k_fold.split(x, y): #即对数据进行位置索引，从而在数据表中提取出相应的数据 train_x, train_y, val_x, val_y = x.iloc[train_index], y.iloc[train_index], x.iloc[val_index], y.iloc[val_index] if super_parameters is None: super_parameters = {} model = model_class(**super_parameters).fit(train_x, train_y) pred_y = model.predict(val_x) auc = metrics.roc_auc_score(val_y, pred_y) precision = metrics.precision_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) recall = metrics.recall_score(val_y, (pred_y > 0.5) * 1) res.append([pred_y, val_y, auc, precision, recall]) models.append(model) # print(f"fold: auc{auc} precision{precision} recall{recall}") if return_model: return res, models else: return res best_params = { "n_estimators": 500, "learning_rate": 0.05, "max_depth": 6, "colsample_bytree": 0.6, "min_child_weight": 1, "gamma": 0.7, "subsample": 0.6, "random_state": 456 } res, models = five_fold_train(x, y, XGBRegressor, super_parameters=best_params, return_model=True)”

import shap import matplotlib.pyplot as plt # 选择需要绘制的模型 model_index = 0 # 获取特征重要性信息 explainer = shap....shap.summary_plot(shap_values, x, plot_type="bar") # 显示图像 plt.show()

使用shap.KernelExplainer(model.predict,X_train)与shap.KernelExplainer(model.predict_proba,X_train)的区别

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