生成一段能用python3.7.4版本运行的SHAP实例代码
时间: 2024-09-29 15:15:55 浏览: 35
在Python 3.7.4中,SHAP (SHapley Additive exPlanations) 库可能还没有完全支持,因为SHAP在后来的版本中进行了更新。不过,你可以使用早期版本的shap库来演示基本的概念。这里是一个较旧版本的shap(估计是v0.15.0左右),适用于Python 3.7:
```python
!pip install shap==0.15.0 # 如果你的环境中没有这个版本,请先安装
import shap
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 创建模型(这里用线性回归为例)
model = LogisticRegression(solver='liblinear').fit(X, y) # 使用liblinear解决,因为它对shap更友好
# 初始化SHAP Explainer
explainer = shap.KernelExplainer(model.predict_proba, X[:100]) # 使用部分数据进行初始化
# 对单个样本进行SHAP值计算
row_to_explain = X[0]
shap_values = explainer.shap_values(row_to_explain)
# 输出前几个最重要的特征及其影响力
top_features = sorted(zip(shap_values[0], iris.feature_names), reverse=True)[:5]
print(f"Top 5 features and their impact on prediction:")
for val, feature in top_features:
print(f"{feature}: {val:.3f}")
# 可视化结果
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0], iris.feature_names)
```
请注意,如果你在使用以上代码时遇到问题,建议升级到更新的shap版本,因为它们通常会有更好的兼容性和功能。
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