Webb具体操作可以参考以下代码: ```python import pandas as pd import shap # 生成 shap.summary_plot() 的结果 explainer = shap.Explainer(model, X_train) shap_values = explainer(X_test) summary_plot = shap.summary_plot(shap_values, X_test) # 将结果保存至特定的 Excel 文件中 df = pd.DataFrame(summary_plot) df.to_excel('path ... WebbThese examples parallel the namespace structure of SHAP. Each object or function in SHAP has a corresponding example notebook here that demonstrates its API usage. The source notebooks are available on GitHub.
机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论(一) - 知乎
Webb您应该将最后一行更改为:shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values.values[0:5,:],X.iloc[0:5,:], plot_cmap="DrDb")调用 shap_values.values而不仅仅是 shap_values, 因为 shap_values保存沙普利值,base_values和 data .在检查变量之前,我遇到了同样的问题。 Webb24 maj 2024 · force_plot force_plotという関数もあるので、試してみます。 # 訓練データの1レコード目の各特徴量のSHAP値を数直線上で可視化 shap.initjs() … daily recommended value of bread
Day 27 : 模型解釋 Shap - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題,拯救 IT 人 …
Webb13 maj 2024 · 选用任意一个样本来进行解释,计算出它的 Shapley Value,画出 force plot。 对于整个数据集,计算每一个样本的 Shapley Value,求平均值可得到 SHAP 的全局解释,画出 summary plot。 Webb19 dec. 2024 · To understand how our model makes predictions in general we need to aggregate the SHAP values. One way to do this is by using a stacked-force plot. We can … Webb20 okt. 2024 · SHAP(Shapley Additive exPlanation)是解释任何机器学习模型输出的统一方法。 SHAP将博弈论与局部解释联系起来,根据期望表示唯一可能的一致和局部精确的加性特征归属方法。 以上是官方的定义,乍一看不知所云,可能还是要结合论文(Consistent Individualized Feature Attribution for Tree Ensembles)来看了。 Definition 2.1. Additive … biomeasure inc