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当我使用的时候： gb_explainer = shap.TreeExplainer 我得到了这个错误： AttributeError: module 'shap' has no attribute'TreeExplainer' 完整的代码： def create_shap_tree_explainer(self):
self.<em
浏览 447提问于2021-01-09得票数 1
我试图绘制图形这是我的代码rnd_clf是一个RandomForestClassifierexplainer = shap.TreeExplainer(rnd_clf) shap.summary_plot(shap_values[1], X)
我知道shap_values[0]是负的，shap_values[1如何确定shap
浏览 3修改于2021-01-03得票数 5
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(xg_clf) p = shap.force_plot(explainerModel.expected_value, shap_values_Model[j], S.iloc[[j]])z = shap_plot(3) 我得到了<shap.plots.我也尝试过使用已经加载的matplotlib， def shap_p
浏览 1229修改于2021-03-30得票数 0
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尤其是当 pip install shap 出现以下错误： ERROR: Command errored out with exit status 1:
command: /Users/federiconutarellitokenize; sys.argv[0] = '"'"'/private/var/folders/86/wyxlz8f56nq997hwmvpnt_km0000gn/T/pip-install-snwg2_4s&
浏览 46修改于2021-01-25得票数 7
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我正在尝试将Shap指数可视化，以解释xgboost机器学习模型。我可以在google collab中做到这一点，但我在Databricks中很难做到这一点。predictions using SHAP values
shap_explain = shap.force_plotdisplay(shap_display) 并产生 ? 这不起作用(但在Colab中起
浏览 11修改于2019-03-21得票数 0
据我理解，shap_values和shap_values1只是概率数组，如果shap_values是p，那么shap_value1是1-p。但是，有人能告诉我如何验证shap_values和shap_values1属于哪个类吗？
我的数据集中有两个类，但不知道哪个shap_value属于哪个类。
浏览 2提问于2021-06-09得票数 0
当我开始生成shap条形图时，我在这两种方法中得到了不同的结果：shap.summary_plot(shap_values_Tree_tr, X_train)然后：
explainer2 = shap.Explainer(clf.best_estimator= shap.Tr
浏览 7提问于2022-08-12得票数 3
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我的shap值有问题，下面是我的模型：________________________________________________________________(new_model, df_sampled_X_train_scaled)但是，我的shap值看起来如下(对于第一个实例)：
shap_val
浏览 1修改于2020-04-03得票数 0
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我试图使用制作一个模型解释页面，其中包含来自shap值的信息。(cat_model)
# visualize the first prediction's explanationshap_html = shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[:1000,:], X_test.iloc[:1000,:])Model Exp
浏览 15修改于2021-04-12得票数 1
(xgb_fitted)shap.summary_plot(shap_values[1], X_test, plot_type="bar")Summary plots need a matrix of shap_values在s
浏览 10修改于2022-05-02得票数 2
我在使用SHAP value来解释基于树的模型时遇到了一个问题。首先，我输入了大约30个特征，我有2个特征，它们之间有很高的正相关性。在此之后，我训练了XGBoost模型(Python)，并查看了2个特征的Shap值，Shap值具有负相关性。输入之间的相关性: 0.91788
SHAP值之间的相关性：-0.6610
浏览 11提问于2019-11-25得票数 0
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是否有一个包允许为非基于XGBoost或决策树的模型的多个观测值估计shap值？我用Caret和NNET创建了一个神经网络。我想开发一个蜂温图和形状依赖图，以探讨我的模型中的某些变量与结果之间的关系。我唯一的成功是使用DALEX包来估计SHAP值，但是DALEX只对单个实例这样做，不能使用SHAP值进行全局分析。任何洞察力或帮助都将不胜感激！我试过使用不同的shap包(快速成形，shapr)，但这些需要基于决策树的模型。我试着用插入符号创建一个XGBoost模型，但是这个模型在r中的shap包中没有很好地
浏览 4修改于2022-12-03得票数 0
我正在尝试安装shap包并继续获取以下错误我已经在笔记本和终端上输入了以下内容!conda install shap --yes!pip install shap explainer = shap.TreeExplainer(model)
浏览 23提问于2020-08-30得票数 0
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我想改变从shap库生成的地块的高宽比。pltfrom sklearn.datasets import load_bostonY = regr['MEDV']
explainer = shap.LinearExplainer(fit, X,
浏览 0提问于2021-09-28得票数 2
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pip install shap调用shap库，但是我得到了以下错误：ModuleNotFoundError: No module named 'shap'"ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError
浏览 11修改于2022-11-04得票数 0
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max_samples=100)bv = explainer.expected_value 'feature_value': X_train.values.flatten(), 'shap_values因此，我将
浏览 3修改于2022-06-01得票数 1
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我无法在Azure笔记本中运行shap.initjs()。放弃在Azure社区论坛或其他地方查阅这个问题。test_sample = test_x.iloc[:2000,:]shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values_sample[1], test_sample, li
浏览 1提问于2021-09-29得票数 1
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对于下面给出的代码，如果我只使用命令shap.plots.waterfall(shap_values[6])，就会得到错误explainer2 = shap.Explainer(clf.best_estimator_.predict, X_train)from matplotlib import pyplot
浏览 6提问于2022-08-15得票数 2
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我使用Python中的Shap库来解释我使用Catboost实现的模型。当尝试使用多个绘图时，我使用以下命令： shap.summary_plot(shap_values, X_train)shap.dependence_plot("some feature", shap_values, X_train) 每种方法的输出都给
浏览 58提问于2021-11-22得票数 0
我试图使用SHAP库获得高斯过程回归(GPR)模型的SHAP值。然而，所有SHAP值都为零。我正在使用中的示例。我只是把模型改成了探地雷达。import sklearnimport numpy as npimport()
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_sp
浏览 5提问于2021-03-03得票数 2
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