60天Python训练 day14

Shap图 

import shap
import matplotlib.pyplot as plt

# 初始化 SHAP 解释器
explainer = shap.TreeExplainer(rf_model)

# 计算 SHAP 值（基于测试集），这个shap_values是一个numpy数组，表示每个特征对每个样本的贡献值
# 这里大家先知道这是个numpy数组即可，我们后面学习完numpy在来回头解读这个值
shap_values = explainer.shap_values(X_test) # 这个计算耗时

shap_values
# 每一行代表一个样本，每一列代表一个特征，值表示该特征对该样本的预测结果的影响程度。正值表示该特征对预测结果有正向影响，负值表示负向影响。

print("shap_values shape:", shap_values.shape)
print("shap_values[0] shape:", shap_values[0].shape)
print("shap_values[:, :, 0] shape:", shap_values[:, :, 0].shape)
print("X_test shape:", X_test.shape)

# --- 1. SHAP 特征重要性条形图 (Summary Plot - Bar) ---
print("--- 1. SHAP 特征重要性条形图 ---")
shap.summary_plot(shap_values[:, :, 0], X_test, plot_type="bar",show=False)  #  这里的show=False表示不直接显示图形,这样可以继续用plt来修改元素，不然就直接输出了
plt.title("SHAP Feature Importance (Bar Plot)")
plt.show()

# --- 2. SHAP 特征重要性蜂巢图 (Summary Plot - Violin) ---
print("--- 2. SHAP 特征重要性蜂巢图 ---")
shap.summary_plot(shap_values[:, :, 0], X_test,plot_type="violin",show=False,max_display=10) # 这里的show=False表示不直接显示图形,这样可以继续用plt来修改元素，不然就直接输出了
plt.title("SHAP Feature Importance (Violin Plot)")
plt.show()
# 注意下上面几个参数，plot_type可以是bar和violin，max_display表示显示前多少个特征，默认是20个

@浙大疏锦行