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
时间: 2023-06-25 22:04:48 浏览: 183
这个错误提示是因为 `waterfall_plot` 函数需要接收一个标量作为第一个参数,但是你传递了一个数组。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_outputs) 的数组,你可以使用 `explainer.base_values[0]` 和 `values[0][0]` 来绘制第一个样本和第一个输出的瀑布图。
相关问题
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`。
n waterfall base_values = shap_values.base_values AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'
这错误是因为 `shap_values` 变量是一个 numpy 数组,而 numpy 数组没有 `base_values` 属性。`base_values` 是 SHAP 库中 `TreeExplainer` 类的一个属性,它存储了用于计算 SHAP 值的基准值。如果你使用的是其他 SHAP 解释器,或者没有传递 `base_values` 参数,则不应该期望 `shap_values` 具有 `base_values` 属性。如果你想要使用 `TreeExplainer` 类来计算 SHAP 值,你可以在计算 SHAP 值时指定 `base_values` 参数。如果你使用的是其他解释器,则需要查看该解释器的文档以了解如何传递基准值。