--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[13], line 51 47 # 绘制 force plot 48 shap.initjs() 49 shap.force_plot( 50 expected_value, ---> 51 shap_values.values[0], # 确保取的是第一个样本的 SHAP 值 52 sample, 53 matplotlib=True # 如果需要在 Jupyter Notebook 中显示图片 54 ) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'values' Click to add a cell.
时间: 2025-05-25 11:07:05 浏览: 9
从错误信息来看,问题出在以下代码片段中:
```python
shap_values.values[0]
```
错误提示为:`'numpy.ndarray' object has no attribute 'values'`。这表明 `shap_values` 是一个 `numpy.ndarray` 类型的对象,而不是 SHAP 库中的 `Explanation` 对象(通常具有 `values` 属性)。
### 回答问题
SHAP 值的生成和使用需要确保对象类型正确。如果 `shap_values` 是一个 NumPy 数组,则它没有 `.values` 属性,直接访问数组即可。
以下是修正后的代码示例:
```python
# 绘制 force plot
shap.initjs()
shap.force_plot(
expected_value,
shap_values[0], # 直接访问 NumPy 数组的第一个样本
sample,
matplotlib=True # 如果需要在 Jupyter Notebook 中显示图片
)
```
### 给出解释
1. **`shap_values` 的类型检查**:
- 如果 `shap_values` 是 SHAP 的 `Explanation` 对象,则可以通过 `.values` 属性访问 SHAP 值。
- 如果 `shap_values` 是 NumPy 数组,则直接通过索引访问数据。
2. **修正原因**:
- 错误的根本原因是将 NumPy 数组当作 SHAP 的 `Explanation` 对象处理。
- 在 SHAP 库中,`force_plot` 函数可以接受多种输入格式,包括 NumPy 数组或 `Explanation` 对象。
3. **确保 `shap_values` 类型正确**:
- 如果你希望使用 `.values` 属性,请确保 `shap_values` 是通过 `shap.Explanation()` 创建的对象。
- 如果已经是 NumPy 数组,则无需调用 `.values`,直接使用数组索引。
### 示例代码
假设 `shap_values` 是一个 NumPy 数组,以下代码展示如何正确绘制 `force_plot`:
```python
import shap
import numpy as np
# 示例数据
expected_value = 0.5 # 模型的基值
shap_values = np.random.rand(10, 5) # 假设有 10 个样本,每个样本有 5 个特征的 SHAP 值
sample = np.random.rand(1, 5) # 第一个样本的特征值
# 初始化 SHAP 的 JavaScript 渲染环境
shap.initjs()
# 使用 force_plot 绘图
shap.force_plot(
expected_value,
shap_values[0], # 直接访问第一个样本的 SHAP 值
sample,
matplotlib=True # 如果需要在 Jupyter Notebook 中显示图片
)
```
###
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