shap绘图中运行速度过慢的问题

Question

import numpy as np
import shap

假设shap_obj是已经计算好的SHAP值矩阵

计算特征重要性并排序

feature_importance = np.mean(np.abs(shap_obj), axis=0)
sorted_feature_indices = np.argsort(feature_importance)[::-1]

选择前10个最重要的特征

top10_feature_indices = sorted_feature_indices[:10]
shap_values_top10 = shap_obj[:, top10_feature_indices]

绘制前10个最重要的特征的SHAP值蜂群图

shap.plots.beeswarm(shap_values_top10[:, :, 0], show=True)

绘制所有特征的SHAP值全局蜂群图

shap.plots.beeswarm(shap_obj[:, :, 0], show=True)

这段代码运行时间非常长，跑了大半个下午都没跑出来，有没有办法提高运行速度但是不增加内存负担。

Answer 1

本答案参考 多次询问 ChatGPT-3.5 后选择的最佳回答，若是满意，还请采纳，谢谢

1. 数据采样优化
   • 原理
     • 在计算SHAP值时，如果数据量非常大，会导致计算时间过长。可以考虑对数据进行采样，在不损失太多信息的情况下减少计算量。例如，如果原始数据有10000个样本，可以随机抽取1000个样本进行SHAP值的计算。
   • 代码修改示例
     • 假设原始数据为X，可以在计算shap_obj之前进行采样：
       ```python
       import numpy as np
       import shap
       from sklearn.model_selection import train_test_split

假设X是特征矩阵，y是目标向量（如果有监督学习场景下）

X_train, X_test, _, _ = train_test_split(X, y, test_size = 0.9, random_state = 42)# 这里取10%的数据作为示例

然后用X_train来计算shap_obj

shap_obj = calculate_shap(X_train)# 这里假设存在计算shap值的函数calculate_shap

2. **并行计算**
   - **原理**
     - 如果计算机有多个核心，可以利用并行计算来加速计算过程。`shap`库可能支持一些并行计算的功能，例如在计算SHAP值矩阵时，可以将任务分解到多个核心上同时进行计算。
   - **代码修改示例（使用joblib库实现简单并行）**
```python
from joblib import Parallel, delayed
import numpy as np
import shap

def calculate_shap_partial(X):
    explainer = shap.Explainer(model)
    return explainer(X)

# 假设X是特征矩阵，将X拆分成多个子矩阵进行并行计算
num_cores = 4# 根据实际核心数调整
sub_matrix_size = len(X) // num_cores
shap_obj_parts = Parallel(n_jobs = num_cores)(delayed(calculate_shap_partial)(X[i * sub_matrix_size:(i + 1)*sub_matrix_size]) for i in range(num_cores))
shap_obj = np.concatenate(shap_obj_parts, axis = 0)

1. 优化模型解释器的初始化（如果适用）
   • 原理
     • 在使用shap库时，不同的模型解释器初始化方式可能会影响计算速度。例如，对于一些基于树的模型，可能存在更高效的初始化参数或者近似计算方法。
   • 示例（针对基于树的模型）
     • 如果是解释决策树模型，使用shap.TreeExplainer时，可以尝试调整一些参数：
       ```python
       import numpy as np
       import shap
       from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

使用近似算法（如果可行）

explainer = shap.TreeExplainer(model, approximate = True)
shap_obj = explainer.shap_values(X)

4. **检查是否有不必要的重复计算**
   - **原理**
     - 在代码中，可能存在多次计算相同的中间结果的情况。例如，如果在多个地方都需要计算特征重要性，可以只计算一次并保存结果。
   - **代码检查示例**
     - 在原始代码中，计算特征重要性和排序的部分：
```python
feature_importance = np.mean(np.abs(shap_obj), axis = 0)
sorted_feature_indices = np.argsort(feature_importance)[::-1]

 - 如果在后续代码中还有类似计算，可以直接使用已经计算好的`sorted_feature_indices`，而不是重新计算特征重要性和排序。