shap分析蜂群图改横纵标签

### 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]。 --- ###

<think>好的，用户想了解如何使用SHAP库生成模型解释性分析图。首先，我需要回忆SHAP库的基本用法和相关函数。记得SHAP有几种Explainer，比如TreeExplainer用于树模型，KernelExplainer用于其他模型。然后要生成不同类型的图，比如力图、摘要图、依赖图等。 用户提到了示例中的XGBoost模型，可能需要先加载模型和数据。然后，创建Explainer实例并计算SHAP值。这部分需要注意正确导入库，比如import shap，然后使用shap.TreeExplainer(model)。 接下来是生成各种图表。例如，summary_plot可以显示特征重要性，force_plot用于单个样本的解释。要确保参数正确，比如传入expected_value和shap_values，还有数据X。 用户可能还需要了解如何解读这些图表，比如SHAP值的大小和正负表示特征对预测的影响方向和程度。另外，注意引用示例中的引用[1]和[2]，在适当的位置添加引用标识。 还需要考虑用户可能的后续问题，比如如何处理不同模型类型，或者如何调整图表样式。不过当前问题主要是生成和解读，所以应集中在基本流程上。 最后，检查步骤是否清晰，代码示例是否正确，以及是否涵盖了常见的图表类型。确保回答结构符合要求，分步骤说明，并附带相关代码和解释，同时引用提供的资料。</think>### 如何用SHAP库生成模型解释性分析图？ #### 步骤1：安装与导入SHAP库 ```python # 安装SHAP库 !pip install shap # 导入必要模块 import shap shap.initjs() # 初始化JS可视化环境 ``` #### 步骤2：创建Explainer并计算SHAP值 假设已有训练好的XGBoost模型`model`和测试数据集`X`： ```python explainer = shap.TreeExplainer(model) # 针对树模型创建解释器[^1] shap_values = explainer.shap_values(X) # 计算所有样本的SHAP值 expected_value = explainer.expected_value # 获取模型基准值（如预测均值） ``` #### 步骤3：生成核心可视化图表 1. **全局特征重要性（摘要图）** ```python shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar") # 特征重要性排序 shap.summary_plot(shap_values, X) # SHAP值分布与特征相关性 ``` - 横坐标：SHAP值绝对值均值，表征特征重要性 - 纵坐标：按重要性排序的特征列表 - 颜色：特征值大小（红高蓝低） 2. **个体样本解释（力图）** ```python shap.force_plot(expected_value, shap_values[0,:], X.iloc[0,:], matplotlib=True) ``` - 红色箭头：提升预测值的特征 - 蓝色箭头：降低预测值的特征 - 基准线：模型平均预测值（`expected_value`） - 终点值：该样本的最终预测值[^2] 3. **特征依赖图** ```python shap.dependence_plot("age", shap_values, X, interaction_index="income") ``` - 横坐标：特征"age"的实际值 - 纵坐标：对应SHAP值 - 颜色：交互特征"income"的值 4. **交互力图（多样本分析）** ```python shap.force_plot(expected_value, shap_values[:100], X.iloc[:100]) ``` - 展示多个样本的SHAP值叠加效果 - 右侧密集区域反映整体预测分布 #### 步骤4：高级分析技巧 - 使用`shap.InteractionValues`计算特征交互效应 - 结合`shap.plots.waterfall`展示预测值分解过程 - 通过`shap.plots.beeswarm`观察高密度样本分布 #### 注意事项 1. 对非树模型使用`KernelExplainer`或`DeepExplainer` 2. 分类模型需注意`shap_values`的维度（多类别场景） 3. 大数据集建议使用`approx=True`加速计算