R语言绘制SVM模型的SHAP决策图
时间: 2023-07-10 11:11:49 浏览: 86
要绘制SVM模型的SHAP决策图,您需要使用SHAPforxgboost库。这个库支持多种模型,包括svm模型。以下是绘制SVM模型的SHAP决策图的步骤:
1. 安装并加载SHAPforxgboost库
```R
install.packages("SHAPforxgboost")
library(SHAPforxgboost)
```
2. 准备数据
假设您的数据集为iris,其中Species列是二分类变量,您可以将其转换为0和1的二进制变量:
```R
iris$Species <- ifelse(iris$Species == "setosa", 0, 1)
```
3. 拟合SVM模型
```R
library(e1071)
svm_model <- svm(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, data = iris, type = "C-classification", kernel = "linear")
```
4. 计算SHAP值
```R
explainer <- shap.explainer(model = svm_model, data = iris[,1:4], type = "classifier")
shap_values <- explainer$shap_values(iris[,1:4])
```
5. 绘制SHAP决策图
```R
shap.plot.summary(shap_values, iris[,1:4])
```
这将创建一个SHAP决策图,显示每个特征对SVM模型的影响。请注意,这里使用了前四个特征,您可以根据需要选择不同的特征。