import shap##评价个体在团体中的贡献 全局解释性 explainer=shap.KernelExplainer(knn.predict,newxtrain) X_test=newxtest.sample(n=20,replace=False) knn.predict(X_test) knn.predict_proba(X_test)[:,1] shap_values =explainer.shap_values(X_test) shap.summary_plot(shap_values,X_test)

时间: 2024-02-20 15:01:57 浏览: 201
这段代码使用了SHAP库,对KNN模型进行了全局解释性分析,包括了以下几个步骤: 1. 构建模型解释器:使用KernelExplainer方法构建了一个KNN模型的解释器,其中第一个参数是KNN模型的预测函数,第二个参数是经过特征重要性排名后的训练集特征矩阵newxtrain,用于计算模型的全局特征重要性。 2. 选择测试集样本:从经过特征重要性排名后的测试集特征矩阵newxtest中随机选择了20个样本,保存在变量X_test中。 3. 预测结果:使用KNN模型对测试集样本进行了预测,并输出了预测的类别和概率。 4. 计算SHAP值:使用解释器的shap_values方法计算了选定测试集样本的SHAP值,其中第一个参数是测试集样本,第二个参数是输出的SHAP值。 5. 绘制特征重要性图:使用SHAP库中的summary_plot方法绘制了选定测试集样本的特征重要性图,其中SHAP值用颜色编码展示,颜色越深表示该特征对结果的贡献越大。 代码中的具体用法如下: ``` # 构建模型解释器 explainer = shap.KernelExplainer(knn.predict, newxtrain) # 选择测试集样本 X_test = newxtest.sample(n=20, replace=False) # 预测结果 print('Predictions:', knn.predict(X_test)) print('Predicted probabilities:', knn.predict_proba(X_test)[:, 1]) # 计算SHAP值 shap_values = explainer.shap_values(X_test) # 绘制特征重要性图 shap.summary_plot(shap_values, X_test) ``` 其中,newxtest是经过特征选择后的测试集特征矩阵,knn是训练好的KNN模型。在上述代码中,首先使用KernelExplainer方法构建了一个KNN模型的解释器explainer;然后从经过特征选择后的测试集特征矩阵中随机选择了20个样本,保存在变量X_test中;接着使用KNN模型对X_test进行了预测,并输出了预测的类别和概率;然后使用解释器的shap_values方法计算了X_test的SHAP值;最后使用summary_plot方法绘制了X_test的特征重要性图。
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