SHAP绘图summary plot,第一次是好的,再运行一次就变成这个样子,这是为什么
关注
码龄 粉丝数 原力等级 --
- 被采纳
- 被点赞
- 采纳率
已结题
SHAP summary plot
收起
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
- 微信扫一扫点击复制链接分享
- 邀请回答
- 编辑 收藏 删除
- 收藏 举报
0条回答 默认 最新
报告相同问题?
提交
- 2022-07-23 23:04回答 2 已采纳 如果显示不正常,需要安装 pip install matplotlib==3.4.3 shap.summary_plot(shap_values, X_train, plot_size=0.7)
- 2023-03-11 11:57回答 1 已采纳 如果得到的 shap 表中所有的值都是0,通常可能存在以下几个问题: 训练数据中所有的特征值对目标变量的影响相同,导致 shap 值都为0。模型的预测效果较差,导致 shap 值不能有效反映特征值对目
- 2023-02-07 21:27回答 3 已采纳 如果分类变量名称后多了一个1,那么你需要修改分类变量名称来解决这个问题。 在R中,可以使用以下代码来修改列名: colnames(data)[colnames(data) == "gender1"]
- 2022-03-24 08:30它提供了多种可视化工具,如SHAP散点图、Force Plot、Summary Plot等,帮助用户直观地理解特征的影响。 4. **版本与兼容性**:"shap-0.27.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl" 是该库的一个版本,适用于Python 3.7环境,且...
- 2021-11-21 01:53回答 2 已采纳 你这个报错是电脑缺少了c++组件,下载图下面的软件安装一下,或者直接安装vs studio搭建c++的开发环境就行了
- 2023-03-06 16:17回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 根据错误提示信息,似乎是因为使用了 train 或 train.formula 对象,而这些对象并不具有 explain 方法。fastshap 包的 explain 方法
- 2023-03-17 22:23回答 3 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ这个错误通常发生在在new_observation中的变量名称与训练数据中的变量名称不完全匹配。有可能是由于一些变量名拼写错误或者数据类型不匹配等原因导致的。在检查变量名之
- 2022-03-25 16:38R是一种专为统计计算和图形制作设计的开源编程语言,广泛应用于数据科学、生物信息学以及社会科学等多个领域。它的语法简洁,拥有丰富的统计和图形包,使得数据分析变得高效且直观。 在R中进行数据分析的第一步通常...
- 2022-08-15 15:13回答 3 已采纳 plt.savefig()放在plt.show()前面
- 2022-03-09 17:55回答 1 已采纳 *是对应位置相乘你写数字 *矩阵可以,但是最后两行是矩阵 *矩阵了,维度没法对应相乘,就报错了np.multiply(H,G)和H *G是一个意思,表示矩阵点乘 我看你测试的样子,应该是想测试mult
- output with shape [1, 448, 448] doesn't match the broadcast shape [3, 448, 448]跑的过程中出现错误 pytorch 图像处理2022-09-26 16:23回答 1 已采纳 通道数不对,看下数据集里面是不是单通道灰度图和RGB混淆了
- 2024-09-13 13:53生信学习者1的博客 R语言机器学习算法实战系列(一):XGBoost算法(eXtreme Gradient Boosting)
- 使用yolov5检测笔记本电脑摄像头,提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape',求指导 python pytorch 目标检测2022-12-31 21:02回答 2 已采纳 [ WARN:0@15.519] global cap_msmf.cpp:1759 CvCapture_MSMF::grabFrame videoio(MSMF): can't grab frame.
- 2021-07-12 11:30风度78的博客 import shap shap_values = shap.TreeExplainer(clf).shap_values(X_train) shap.summary_plot(shap_values, X_train) 从预测结果可以看出,年龄特征对预测结果的贡献最大。如果你想查看特定的类对预测的贡献...
- 一个处女座的程序猿的博客 Python编程语言学习:python语言中快速查询python自带模块&函数的用法及其属性方法、如何查询某个函数&关键词的用法、查看某对象的属性和方法之详细攻略 目录 快速查询python自带模块&函数的用法及其属性方法 ...
- 2024-09-01 15:24python风控模型的博客 算法专利复现_基于ngboost和SHAP值可解释预测方法
- 2024-09-01 15:07python机器学习建模的博客 算法专利复现_基于ngboost和SHAP值可解释预测方法
- 2024-10-12 13:35六点半就起.的博客 示例代码:使用SHAP解释随机森林模型 示例代码:使用LIME解释随机森林分类器 解释性AI的优势 结语 解释性AI(Explainable AI)——揭开机器学习模型的“黑盒” 什么是解释性AI? XAI的两种方法:SHAP与LIME 示例代码...
- 2025-01-12 14:00二进制独立开发的博客 随着大语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理领域的快速发展,其应用场景越来越广泛,从文本生成到对话系统、翻译和信息提取等。这些模型的性能虽然显著提升,但其复杂性也随之增加,导致模型的...
- 2024-08-03 18:07阡之尘埃的博客 而sklearn自带的模型它由于机器学习大多数都是黑箱过程,所以很难有其可解释性,这个时候就得借助一些其他的第三方库,例如shap ,scorecardpy。这些包可以比较好的去观察特征对模型决策的影响。 这些可解释性不仅...
- 没有解决我的问题, 去提问