python解释模型库Shap怎么实现机器学习模型输出可视化
发表于:2025-02-01 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年02月01日,本篇内容主要讲解"python解释模型库Shap怎么实现机器学习模型输出可视化",感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习"python解释模型库Shap
千家信息网最后更新 2025年02月01日python解释模型库Shap怎么实现机器学习模型输出可视化
本篇内容主要讲解"python解释模型库Shap怎么实现机器学习模型输出可视化",感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习"python解释模型库Shap怎么实现机器学习模型输出可视化"吧!
安装所需的库
使用pip安装Shap开始。下面给出的命令可以做到这一点。
pip install shap
导入所需库
在这一步中,我们将导入加载数据、创建模型和创建该模型的可视化所需的库。
df = pd.read_csv('/content/Diabetes.csv')features = ['Pregnancies', 'Glucose','BloodPressure','SkinThickness','Insulin','BMI','DiabetesPedigreeFunction','Age']Y = df['Outcome']X = df[features]X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 1234)xgb_model = xgb.XGBRegressor(random_state=42)xgb_model.fit(X_train, Y_train)
创建模型
在这一步中,我们将创建机器学习模型。在本文中,我将创建一个XGBoost模型,但是你可以选择任何模型。我们将用于此模型的数据集是著名的糖尿病数据集,可从Kaggle下载。
df = pd.read_csv('/content/Diabetes.csv')features = ['Pregnancies', 'Glucose','BloodPressure','SkinThickness','Insulin','BMI','DiabetesPedigreeFunction','Age']Y = df['Outcome']X = df[features]X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 1234)xgb_model = xgb.XGBRegressor(random_state=42)xgb_model.fit(X_train, Y_train)
创建可视化
现在我们将为shap创建解释程序,找出模型的shape值,并使用它们创建可视化效果。
explainer = shap.Explainer(xgb_model)shap_values = explainer(X_test)
1、Bar Plot
shap.plots.bar(shap_values, max_display=10)
2、队列图
shap.plots.bar(shap_values.cohorts(2).abs.mean(0))
3、热图
shap.plots.heatmap(shap_values[1:100])
4、瀑布图
shap.plots.waterfall(shap_values[0]) # For the first observation
5、力图
shap.initjs()explainer = shap.TreeExplainer(xgb_model)shap_values = explainer.shap_values(X_test)def p(j): return(shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[j,:], X_test.iloc[j,:]))p(0)
6、决策图
shap_values = explainer.shap_values(X_test)[1]print("The expected value is ", expected_value)print("The final prediction is ", xgb_model.predict(X_test)[1])shap.decision_plot(expected_value, shap_values, X_test)
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