这篇教程python解释模型库Shap实现机器学习模型输出可视化写得很实用，希望能帮到您。
解释一个机器学习模型是一个困难的任务，因为我们不知道这个模型在那个黑匣子里是如何工作的。解释是必需的，这样我们可以选择最佳的模型，同时也使其健壮。 我们开始吧…
安装所需的库使用pip安装Shap开始。下面给出的命令可以做到这一点。
导入所需库在这一步中，我们将导入加载数据、创建模型和创建该模型的可视化所需的库。 df = pd.read_csv('/content/Diabetes.csv')features = ['Pregnancies', 'Glucose','BloodPressure','SkinThickness','Insulin','BMI','DiabetesPedigreeFunction','Age']Y = df['Outcome']X = df[features]X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 1234)xgb_model = xgb.XGBRegressor(random_state=42)xgb_model.fit(X_train, Y_train)
创建模型在这一步中，我们将创建机器学习模型。在本文中，我将创建一个XGBoost模型，但是你可以选择任何模型。我们将用于此模型的数据集是著名的糖尿病数据集，可从Kaggle下载。 df = pd.read_csv('/content/Diabetes.csv')features = ['Pregnancies', 'Glucose','BloodPressure','SkinThickness','Insulin','BMI','DiabetesPedigreeFunction','Age']Y = df['Outcome']X = df[features]X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2, random_state = 1234)xgb_model = xgb.XGBRegressor(random_state=42)xgb_model.fit(X_train, Y_train)
创建可视化现在我们将为shap创建解释程序，找出模型的shape值，并使用它们创建可视化效果。 explainer = shap.Explainer(xgb_model)shap_values = explainer(X_test)
1、Bar Plotshap.plots.bar(shap_values, max_display=10) 
2、队列图shap.plots.bar(shap_values.cohorts(2).abs.mean(0)) 
3、热图shap.plots.heatmap(shap_values[1:100]) 
4、瀑布图shap.plots.waterfall(shap_values[0]) # For the first observation 
5、力图shap.initjs()explainer = shap.TreeExplainer(xgb_model)shap_values = explainer.shap_values(X_test)def p(j): return(shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[j,:], X_test.iloc[j,:]))p(0) 
6、决策图shap_values = explainer.shap_values(X_test)[1]print("The expected value is ", expected_value)print("The final prediction is ", xgb_model.predict(X_test)[1])shap.decision_plot(expected_value, shap_values, X_test)
这就是如何使用 Shap 创建与机器学习模型相关的可视化并对其进行分析。 以上就是python解释模型库Shap实现机器学习模型输出可视化的详细内容，更多关于python解释模型库Shap模型输出可视化的资料请关注51zixue.net其它相关文章！
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