shap_values = explainer.shap_values(val_X)
时间: 2023-06-11 09:08:32 浏览: 81
这行代码是用来计算输入数据 `val_X` 的 SHAP 值的。SHAP(SHapley Additive exPlanations)是一种用于解释模型预测的方法,它可以告诉我们每个输入特征对于模型预测的贡献程度。在这个代码中,`explainer` 是一个已经初始化好的 SHAP 可解释性对象,它可以根据模型和数据集计算出 SHAP 值。`shap_values` 是一个包含了每个输入特征的 SHAP 值的数组。
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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)
这段代码使用了SHAP库,对KNN模型进行了全局解释性分析,包括了以下几个步骤:
1. 构建模型解释器:使用KernelExplainer方法构建了一个KNN模型的解释器,其中第一个参数是KNN模型的预测函数,第二个参数是经过特征重要性排名后的训练集特征矩阵newxtrain,用于计算模型的全局特征重要性。
2. 选择测试集样本:从经过特征重要性排名后的测试集特征矩阵newxtest中随机选择了20个样本,保存在变量X_test中。
3. 预测结果:使用KNN模型对测试集样本进行了预测,并输出了预测的类别和概率。
4. 计算SHAP值:使用解释器的shap_values方法计算了选定测试集样本的SHAP值,其中第一个参数是测试集样本,第二个参数是输出的SHAP值。
5. 绘制特征重要性图:使用SHAP库中的summary_plot方法绘制了选定测试集样本的特征重要性图,其中SHAP值用颜色编码展示,颜色越深表示该特征对结果的贡献越大。
代码中的具体用法如下:
```
# 构建模型解释器
explainer = shap.KernelExplainer(knn.predict, newxtrain)
# 选择测试集样本
X_test = newxtest.sample(n=20, replace=False)
# 预测结果
print('Predictions:', knn.predict(X_test))
print('Predicted probabilities:', knn.predict_proba(X_test)[:, 1])
# 计算SHAP值
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
# 绘制特征重要性图
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;然后从经过特征选择后的测试集特征矩阵中随机选择了20个样本,保存在变量X_test中;接着使用KNN模型对X_test进行了预测,并输出了预测的类别和概率;然后使用解释器的shap_values方法计算了X_test的SHAP值;最后使用summary_plot方法绘制了X_test的特征重要性图。
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`。