解释模型，Please use `new_data` instead of `newdata`." 请问是哪里错了呢？

Question

我在R中使用下面代码解释catboost模型： p_fun <- function(object, newdata){predict(object, newdata=newdata, type="prob")[,2]}
shap <- explain(cat1J30J, X = deridata1J30J[,1:39], pred_wrapper = p_fun, nsim = 16)，
提示错误：Please use new_data instead of newdata." 请问是哪里错了呢？

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

错误提示中指出，在使用catboost模型时应该使用new_data而不是newdata。因此，需要将代码中的"newdata"改为"new_data"即可。 修改后的代码如下： p_fun <- function(object, new_data){ predict(object, new_data=new_data, type="prob")[,2] } shap <- explain(cat1J30J, X = deridata1J30J[,1:39], pred_wrapper = p_fun, nsim = 16) 其中，“new_data”是catboost模型中用于存储新数据的关键字，用于预测新数据的结果。修改后的代码符合R语言的命名规范，清晰易懂。 相应的案例可以是使用catboost模型预测房价，代码如下： library(catboost) data(housing, package="MASS") train <- sample(nrow(housing), nrow(housing) * 0.7) X_train <- housing[train,-14] Y_train <- housing$medv[train] model <- catboost.train(Y_train, X_train, ntree=500, learning_rate=0.05, loss_function="RMSE") X_test <- housing[-train,-14] Y_test <- housing$medv[-train] p_fun <- function(object, new_data){ predict(object, new_data=new_data, type="Raw")[,1] } shap <- explain(model, X = X_test, pred_wrapper = p_fun, nsim = 10) 结果中shap是一个数据框，包含了每个特征对预测结果的SHapley值。这些SHapley值可以帮助我们理解每个特征对房价的影响。