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查看 shap 库，我遇到了这个问题，其中答案展示了瀑布图，整洁！看看这里和这里的一些官方示例，我注意到这些图也展示了这些功能的价值。

shap 包同时包含shap.waterfall_plot和shap.plots.waterfall，在 Iris 数据集上训练的随机森林上尝试两者都给出了相同的结果（请参见下面的一个代码和图像示例）

for which_class in y.unique():
display(
    shap.waterfall_plot(shap.Explanation(values=shap_values[int(which_class)][idx], 
                                         base_values=explainer.expected_value[int(which_class)], 
                                         feature_names=X_test.columns.tolist())
                       )
)

其中idx表示我试图解释的测试集中的一个样本。该代码为其中一个类生成以下图： 在此处输入图像描述

如何让绘图也显示特征值？我没有看到可以传递给 plot 方法的任何其他参数

任何帮助是极大的赞赏！

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找到了！

该shap.Explanation方法有一个参数，您可以在其中传递数据。请参阅下面的编辑示例

for which_class in y.unique():
display(
    shap.waterfall_plot(shap.Explanation(values=shap_values[int(which_class)][row], 
                                         base_values=explainer.expected_value[int(which_class)], 
                                         data=X_test.iloc[row],  # added this line
                                         feature_names=X_test.columns.tolist())
                       )
)

在此处输入图像描述 （不要介意功能的贡献与问题中上传的图像相比略有不同，设置随机种子可能有问题）

于 2021-02-09T07:57:13.813 回答