写一段支持向量机回归的shap模型解释代码
时间: 2023-11-04 21:04:53 浏览: 80
import pandas as pd
import numpy as np
import shap
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
feature_names = boston.feature_names
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# SVM回归模型训练
svm = SVR(kernel='linear', C=1.0, epsilon=0.1)
svm.fit(X_train, y_train)
# 使用shap解释SVM回归模型
explainer = shap.KernelExplainer(svm.predict, X_train)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
# 打印特征重要性
shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=feature_names)
相关问题
shap解释多回归SVR模型代码
下面是一个使用SHAP库解释多回归SVR模型的示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR
import shap
# 加载数据集
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
feature_names = boston.feature_names
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练SVR模型
svr_model = SVR(kernel='rbf', C=10, gamma='scale')
svr_model.fit(X_train, y_train)
# 使用SHAP库进行模型解释
explainer = shap.KernelExplainer(svr_model.predict, X_train)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
# 绘制SHAP值的摘要图
shap.summary_plot(shap_values, X_test, feature_names=feature_names)
```
代码中首先加载波士顿房价数据集,然后划分训练集和测试集。接着使用SVR模型进行训练,并使用SHAP库进行模型解释。在这个例子中,我们使用KernelExplainer函数来计算SHAP值,然后使用summary_plot函数绘制SHAP值的摘要图。
运行上述代码后,将会得到一个SHAP值的摘要图,其中每个点代表一个样本,每个特征的SHAP值用不同的颜色表示。这个图可以帮助我们理解模型中每个特征对预测结果的影响程度。
怎么用R语言做支持向量机模型的shap可解释性分析,用什么包做,代码是什么
您可以使用R语言中的shapper包来进行支持向量机模型的shap可解释性分析。具体代码如下:
library(shapper)
library(e1071)
# 加载数据
data(iris)
# 将数据集分为训练集和测试集
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE, times = 1)
train <- iris[ trainIndex,]
test <- iris[-trainIndex,]
# 训练支持向量机模型
svm_model <- svm(Species ~ ., data = train, kernel = "linear")
# 进行shap可解释性分析
shap_values <- shap(svm_model, X = test[-5])
# 打印shap值
print(shap_values)
希望这个代码可以帮助您进行支持向量机模型的shap可解释性分析。