shap蜂群图matlab

### MATLAB 中绘制 SHAP 蜂群图的方法 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种用于解释机器学习模型预测结果的技术。虽然 SHAP 值通常与 Python 库 `shap` 结合使用，但在 MATLAB 中也可以通过自定义绘图函数来实现类似的可视化效果。 以下是基于 SHAP 数据在 MATLAB 中绘制蜂群图的核心方法： #### 1. 准备数据 为了绘制 SHAP 蜂群图，需要准备两个主要的数据集： - **特征值矩阵**：表示输入样本的各个特征值。 - **SHAP 值矩阵**：对应于每个样本及其特征的重要性得分。 假设已经计算好了这些数据，则可以按照如下方式处理[^1]。 ```matlab % 示例数据 featureValues = rand(100, 5); % 特征值矩阵 (100个样本, 5个特征) shapValues = randn(100, 5); % SHAP值矩阵 (100个样本, 对应5个特征) % 计算特征均值作为参考点 meanFeatureValues = mean(featureValues); ``` #### 2. 创建蜂群布局 蜂群图的关键在于合理分布点的位置以避免重叠并保持清晰可读性。可以通过调整角度和半径的方式模拟这种布局[^2]。 ```matlab function [xPos, yPos] = createSwarmPositions(values, jitterFactor) nPoints = length(values); angles = linspace(0, 2*pi, nPoints + 1); % 圆周上均匀分配的角度 radii = abs(values) * jitterFactor; % 半径大小取决于绝对值 xPos = cos(angles(1:nPoints)) .* radii; yPos = sin(angles(1:nPoints)) .* radii; end ``` 调用此函数生成每列特征对应的坐标位置。 #### 3. 可视化部分 利用上述辅助函数完成最终图形渲染过程。 ```matlab figure; for i = 1:size(shapValues, 2) featureName = sprintf('Feature %d', i); % 获取当前特征的相关数据 currentShap = shapValues(:, i); currentValue = featureValues(:, i); % 使用createSwarmPositions创建散点图所需坐标 [swarmX, swarmY] = createSwarmPositions(currentValue, 0.1); scatter(swarmX, swarmY, [], currentShap, 'filled'); hold on; % 添加平均线指示器 plot([min(swarmX), max(swarmX)], [meanFeatureValues(i), meanFeatureValues(i)], ... '-k', 'LineWidth', 1.5); end xlabel('Jittered Position'); ylabel('Feature Value or Mean Reference'); title('SHAP Swarm Plot in MATLAB'); colorbar; colormap jet; legend({'Feature Impact'}, 'Location','bestoutside'); grid minor; axis equal tight; hold off; ``` 以上代码片段展示了如何手动构建一个接近标准库功能的效果图[^3]。 --- ###