SHAP 依赖图怎么看
时间: 2025-04-16 11:40:38 浏览: 88
### 如何阅读和理解 SHAP 依赖关系图表
#### 定义与目的
SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种用于解释机器学习模型预测的方法。通过 SHAP 值,可以衡量每个特征对特定样本预测的影响程度。依赖图是一种可视化工具,它展示了某个特征的 SHAP 值如何随着该特征本身的变化而变化,并且还可以展示另一个交互特征对该影响的作用。
#### 构成要素
- **X 轴**: 表示所选特征的具体数值范围,在给定的例子中代表 `Age` 的不同取值。
- **Y 轴**: 展现的是对应于各个数据点上 `Age` 特征的 SHAP 值大小,即这个年龄对于模型输出贡献的程度。
- **颜色编码**: 使用另一种特征的颜色来表示不同的水平或类别;在这个例子中选择了 `Education-Num` 来作为色彩映射的基础,从而观察教育年限的不同会对相同年龄段的人群产生怎样的差异性影响[^1]。
#### 解读方法
当查看一张典型的 SHAP 依赖图时:
- 如果看到一条上升趋势线,则意味着随着选定特征(如 `Age`)增加,其正向效应也逐渐增强;
- 若呈现下降走势,则说明较高的特征值会削弱目标变量的重要性;
- 对于那些几乎平行于 X 轴的数据分布来说,这表明无论自变量怎样变动都不会显著改变因变量的表现形式;
- 颜色渐变可以帮助识别是否存在某些条件下两个因素之间存在协同作用或者抵消现象——比如高学历可能使得年纪较大的求职者更受青睐等特殊情况下的模式发现[^2]。
```python
import shap
shap.dependence_plot('Age', shap_values, X, interaction_index='Education-Num')
```
上述代码片段可用于生成一个基于 `Age` 和 `Education-Num` 这两者的 SHAP 依赖图,其中 `shap_values` 是由 SHAP 库计算得出的结果集,而 `X` 则是指原始输入矩阵中的所有特征列。
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