SHAP解释LSTM模型是出现一个小问题

Question

各位下午好，我的代码如下：

import numpy as np
import shap
import keras
import pandas
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
X = pandas.read_excel("LSTM1.xlsx")  # shape = (4453, 7)
y = np.loadtxt("y1.txt")
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(4453, 1, 7)))
print(input)
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=20)
shap.initjs()
explainer = shap.GradientExplainer(model, X)
shap_values = explainer.shap_values(X)
# 绘制蜂群图
# shap.summary_plot(shap_values, X[0:1, :, :])
shap.summary_plot(shap_values, X)

在运行代码时出现了下述问题：

    raise ValueError(
ValueError: Input 0 of layer "lstm" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=4. Full shape received: (None, 4453, 1, 7)

尽管这个问题可能是非常好解决的，但是此刻的我暂无头绪，因此特来请教。

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

根据代码和错误信息的提示，问题出在LSTM层的输入形状（input shape）不正确。LSTM层的输入应该是三维的，而当前的输入形状是四维的。下面是可以尝试的解决方案：

1. 检查输入数据的维度。你提到数据的形状是 (4453, 7)，但是在LSTM层的输入中，我们需要指定时间步（time step）的数量。请确保你的数据集的维度是正确的，可以尝试使用 print(X.shape) 来打印数据的维度。

2. 修正LSTM层的输入形状。根据你的数据维度，将LSTM层的 input_shape 参数从 (4453, 1, 7) 修改为 (1, 7)。只需要指定时间步之后的维度即可，而不需要指定样本数量。

修正后的代码如下：

import numpy as np
import shap
import keras
import pandas
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout

X = pandas.read_excel("LSTM1.xlsx")  # shape = (4453, 7)
y = np.loadtxt("y1.txt")

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=20)

shap.initjs()
explainer = shap.GradientExplainer(model, X)
shap_values = explainer.shap_values(X)

# 绘制蜂群图
# shap.summary_plot(shap_values, X[0:1, :, :])
shap.summary_plot(shap_values, X)

希望以上解决方案能够解决你的问题。如果还有其他问题，请随时提问。

【相关推荐】

• 这篇文章：常用的LSTM时间序列预测（单变量时间序列预测 | 多变量时间序列预测 | 他们的预测未来数据方法） 也许能够解决你的问题，你可以看下
• 除此之外, 这篇博客: 深度学习入门系列22：从猜字母游戏中理解有状态的LSTM递归神经网络中的 8 总结 部分也许能够解决你的问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^