问题标签 [shap]
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python - 将回归线添加到 shap.dependence_plot
shap.dependence_plot是否可以在shapPython 包的结果中添加回归线？
玩具示例：
是否可以以简单的方式绘制像 LOESS 这样的回归线？
python - 使用 SHAP 时如何解释多类分类问题的 base_value？
我正在使用 shap 库来实现 ML 可解释性，以更好地理解 k-means 分割算法集群。简而言之，我做了一些博客，使用 k-means 对它们进行聚类，然后将这些聚类作为标签并使用 xgboost 来尝试预测它们。我有 5 个集群，所以这是一个单标签多类分类问题。
上面的图片很有意义，因为班级是“3”。但是为什么这个base_value，不应该是1/5吗？前段时间我问过自己一个类似的问题，但这次我已经设置了 link='logit'。
python - 二进制分类中的特征重要性并仅提取其中一个类的 SHAP 值
假设我们有一个二元分类问题，我们有两类 1 和 0 作为我们的目标。我的目标是使用树分类器来预测给定特征的 1 和 0。此外，我可以使用 SHAP 值对预测 1 和 0 的特征重要性进行排名。直到现在一切都很好！
现在假设我想知道仅预测 1 的特征的重要性，那里推荐的方法是什么？我可以将我的数据分成两部分（名义上：）df_tot = df_zeros + df_ones并df_ones在我的分类器中使用，然后为此提取 SHAP 值，但是这样做的目标只有 1，因此模型并没有真正学会对任何东西进行分类。所以我想知道如何解决这样的问题？
python - 在 SHAP 力图中，有没有办法将 x 轴的值更改为自定义名称？
在 SHAP 力图中，有没有办法将 x 轴的值更改为自定义名称？
r - 活动集中的回归器退化错误
我想知道如何解决这个错误。我尝试在 R 中运行以下代码：
我收到以下错误：
################################################# ##########################我的df的结构是：
请让我知道如何解决此错误。
r - 随机森林模型的 shap 图
我想获得 Ranger/随机森林模型的变量的 Shap Contribution，并在 R 中有这样的图：
我曾尝试使用以下库：DALEX、shapr、fastshap、shapper。我最终只能得到这样的情节： fastshap plot
有可能得到这样的地块吗？我试过网状包，它仍然不起作用。
python - 了解不同 SHAP 方法的假设
我有兴趣将 SHAP 值应用于我在机器学习中所做的一些工作，并注意到在 github 页面上可以选择多种不同的方法：https ://github.com/slundberg/shap
我有一个神经网络模型，据我所知，我可以使用以下功能：DeepExplainer、GradientExplainer 或 KernelExplainer。我知道 DeepExplainer 基于 DeepLift，而 GradientExplainer 基于集成梯度，但我真的很难找到每种方法所做假设的清晰轮廓。有没有人能够澄清每种方法所做的假设，或者指出我的来源？
需要明确的是，我不是在谈论每个的具体速度，我正在考虑以下几点：它们中的任何一个都假设了模型的某些属性吗？他们是否假设输入是独立的？哪些适合混合使用 one-hot 编码和连续变量？简而言之，我找不到明确的参考，甚至找不到 GradientExplainer 算法的明确参考。
python - 如何使 SHAP 的 DeepExplainer 与 deepctr 库一起使用
我正在使用 DeepCTR（版本0.7.5）keras 库来预测 ctr（使用 DeepFM）
https://deepctr-doc.readthedocs.io/en/latest/deepctr.models.deepfm.html。
这是适合模型的代码的一个小示例：
但是当我尝试以下操作时：
我收到以下错误：
我查看了整个谷歌并尝试使用输入形状和 SHAP API，但对我没有任何帮助。
附加信息：
模型输入格式（17 个值）为：
输出是：
python - 用于 RandomForest 多类的 SHAP TreeExplainer：什么是 shap_values[i]？
我正在尝试绘制 SHAP 这是我的代码rnd_clf是RandomForestClassifier：
我明白这shap_values[0]是消极的，shap_values[1]也是积极的。
但是对于多类 RandomForestClassifier 呢？我有以下rnd_clf分类之一：
['Gusto'、'Kestrel 200 SCI 老式公路自行车'、'Vilano 铝制公路自行车 21 速 Shimano'、'Fixie']。
如何确定哪个索引shap_values[i]对应于我的输出的哪个类？