shap矩阵的形状不匹配

Question

import pandas as pd
import shap
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout
from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight
from sklearn.metrics import accuracy_score, roc_auc_score
import numpy as np

# 读取特征和标签
X_scaled = np.load('X_features.npy')
y_resampled = np.load('y_labels.npy')

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_resampled, test_size=0.2, random_state=42)

# DNN模型构建
model = Sequential([
    Dense(64, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'),
    Dropout(0.3),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dropout(0.3),
    Dense(16, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 计算类别的权重
class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(y_resampled), y=y_resampled)
class_weight_dict = dict(enumerate(class_weights))

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test), class_weight=class_weight_dict)

# 评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_class = (y_pred > 0.5).astype(int)

# 打印评估指标
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_class)
auc = roc_auc_score(y_test, y_pred)
print(f'DNN Accuracy: {accuracy:.4f}')
print(f'DNN AUC: {auc:.4f}')

# 使用 DeepExplainer 计算 SHAP 值，背景数据取前100个样本
explainer = shap.DeepExplainer(model, X_train[:100])  # 使用前100个样本作为背景数据
shap_values = explainer.shap_values(X_test[:100])  # 对前100个测试样本进行 SHAP 计算

# 打印shap_values的shape
print("shap_values[0].shape:", shap_values[0].shape)  # 打印shap_values的shape
print("X_test[:100].shape:", X_test[:100].shape)  # 打印X_test前100行的shape

shap_values_positive = shap_values[0]  # 选择正类的 SHAP 值
X_test_df = pd.DataFrame(X_test[:100], columns=[
    'hour', 'is_weekend', 'charging_time_interval', 'is_charging_location', 'soc_diff', 'soc_current', 'soc_mean_10h'
])

# 调用 SHAP 绘图函数
shap.summary_plot(shap_values[0], X_test_df, feature_names=X_test_df.columns)

想用SHAP绘图运行后总是报错：
AssertionError: The shape of the shap_values matrix does not match the shape of the provided data matrix.

打印出的shap_values和X_test矩阵的形状也不匹配：

我自己怎么调都没用，麻烦各位帮我看看！

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 代码片段不完整，from tensorflo后面应该还有内容，不过仅从现有部分可以看出可能是在进行机器学习模型训练及使用SHAP值解释模型的过程中遇到了矩阵形状不匹配的问题。
   - 通常，SHAP值计算时需要确保输入数据的格式和模型的输出相匹配。比如，特征矩阵的形状要与模型预期的输入形状一致，预测结果的形状也要符合SHAP值计算的要求。
2. 解决方案：
   - 假设我们有一个简单的线性回归模型来演示。首先，生成一些示例数据：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import shap

# 生成示例数据
data = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5'])
target = pd.Series(np.random.rand(100))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 计算SHAP值
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X_test)

• 在这个过程中，要注意以下几点：
  • 确保X_train、X_test的形状是模型所期望的。对于线性回归模型，输入特征矩阵应该是二维的，形状为(样本数, 特征数)。
  • shap_values的形状应该与X_test相对应，它是每个样本的SHAP值，形状也是(样本数, 特征数)。如果形状不匹配，可能是数据预处理过程中出现了问题，比如特征矩阵的维度不正确，或者模型的输入输出设置有误。
    3. 多种解决方案的优缺点：
• 检查数据预处理：
  • 优点：从根本上解决问题，如果是数据预处理导致的形状不匹配，通过正确处理可以确保后续流程顺利。例如，如果特征矩阵的维度被错误地转换，纠正后能使整个模型解释过程正常进行。
  • 缺点：可能比较耗时，需要仔细检查整个数据预处理流程，包括数据的读取、清洗、特征工程等步骤。
• 检查模型输入输出：
  • 优点：相对针对性较强，如果是模型本身的输入输出设置问题，能较快定位并解决。比如确认模型是否正确接收二维的特征矩阵作为输入。
  • 缺点：可能忽略数据预处理方面的潜在问题，如果只关注模型而数据有问题，还是无法得到正确的SHAP值。
    4. 总结：
    矩阵形状不匹配在使用SHAP值解释模型时是一个常见问题。关键在于仔细检查数据预处理过程以及模型的输入输出设置，确保特征矩阵的形状与模型预期一致，这样才能正确计算和解读SHAP值，从而更好地理解模型的决策过程。

需要注意的是，这里的示例代码是基于简单的线性回归模型和示例数据，实际应用中要根据具体的模型和数据情况进行调整。同时，要确保tensorflo相关的完整代码正确无误，因为它可能在整个流程中起到关键作用。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。