首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何让我的SHAP plot显示20个以上的变量?

要让SHAP plot显示20个以上的变量,可以采取以下几种方法:

  1. 使用水平展示:将SHAP plot水平展示,而不是垂直展示,这样可以在有限的空间内显示更多的变量。可以通过设置参数plot_type='bar'来实现水平展示。
  2. 分组展示:将变量分组展示,每组显示一部分变量。可以根据变量的相关性或者业务逻辑将变量进行分组,然后分别绘制SHAP plot。这样可以在多个图表中显示所有的变量。
  3. 使用交互式可视化工具:使用一些交互式可视化工具,如Plotly或Bokeh,可以在图表中添加交互功能,例如缩放、平移等。这样可以在有限的空间内显示更多的变量,并且可以通过交互操作查看具体数值。
  4. 使用缩略图或滚动条:在SHAP plot中添加缩略图或滚动条,可以在有限的空间内显示更多的变量,并且可以通过缩略图或滚动条进行导航和查看。
  5. 使用数据筛选:如果显示所有的变量会导致图表过于拥挤,可以考虑根据某些条件筛选出部分变量进行展示。例如,可以选择对影响最大的前20个变量进行展示,或者选择对某些特定类型的变量进行展示。

需要注意的是,以上方法仅为参考,具体的实现方式可能会根据使用的可视化工具或库而有所不同。另外,为了实现SHAP plot的显示,可以使用腾讯云的机器学习平台AI Lab,该平台提供了丰富的机器学习和数据分析工具,可以帮助用户进行模型解释和可视化。具体产品介绍和链接地址请参考腾讯云AI Lab的官方网站:https://cloud.tencent.com/product/ailab

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

SHAP 机器学习模型解释可视化工具

对于这个例子,使用 scikit-learn 糖尿病数据集,它是一个回归数据集。首先安装shap库。 !pip install shap 然后,导入库。...shap_values = explainer.shap_values(X_test,nsamples=100) 出现一个漂亮进度条并显示计算进度,这可能很慢。...更深入地了解特定记录,可以绘制一个非常有用图称为force_plot shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values...基值是目标变量在所有记录中平均值。每个条带都显示了其特征在将目标变量值推得更远或更接近基值方面的影响。红色条纹表明它们特征将价值推向更高价值。蓝色条纹表明它们特征将值推向较低值。...s5仍然是这条记录中最重要变量,因为它贡献是最宽(它具有最大条带)。唯一显示负贡献变量是s1,但它不足以使预测值低于基值。

2.5K20
  • GitHub 如何提交显示被校验

    如下面的图片显示,在提交时候,如何提交显示被校验呢。 其实流程也不是非常复杂,按照下面的过程来进行配置就可以了。...有关下载安装 gnupg 方法和过程,请参考页面:如何在 Windows 上创建一个新 GPG key 中内容。 当你完成安装后,我们需要运行 Kleopatra 来创建一个 PGP Key。...选择 Kleopatra 右上角文件,然后选择创建。 在弹出对话框中,选择创建一个 OpenPGP Key。 在最后对话框中,输入你名字和邮件地址。...单击完成,显示创建 PGP Key,然后在后面的控制台上也可以看到我们创建 Key。 选择你要 Key 后导出,你就可以导出成一个 asc 格式文件,这个文件是一串秘钥。...在弹出界面中,选择创建新 GPG 然后将在上一步上拷贝 Key 字符串,复制粘贴到这里。 然后单击添加 Key 来完成 Key 添加过程。

    64700

    GitHub 如何提交显示被校验

    如下面的图片显示,在提交时候,如何提交显示被校验呢。 其实流程也不是非常复杂,按照下面的过程来进行配置就可以了。...有关下载安装 gnupg 方法和过程,请参考页面:如何在 Windows 上创建一个新 GPG key 中内容。 当你完成安装后,我们需要运行 Kleopatra 来创建一个 PGP Key。...选择 Kleopatra 右上角文件,然后选择创建。 在弹出对话框中,选择创建一个 OpenPGP Key。 在最后对话框中,输入你名字和邮件地址。...单击完成,显示创建 PGP Key,然后在后面的控制台上也可以看到我们创建 Key。 选择你要 Key 后导出,你就可以导出成一个 asc 格式文件,这个文件是一串秘钥。...在弹出界面中,选择创建新 GPG 然后将在上一步上拷贝 Key 字符串,复制粘贴到这里。 然后单击添加 Key 来完成 Key 添加过程。

    71140

    手把手教你使用SHAP(机器学习模型解释工具)

    SHAP****优点: 解决了多重共线性问题- 不仅考虑单个变量影响,而且考虑变量之间协同效应 缺点 计算效率低 应用方法 (基于tensorflow和keras) 导入SHAP库 import...(x_test) #x_test为特征参数数组 shap_value为解释器计算shap值 绘制单变量影响图 shap.dependence_plot("参数名称", 计算SHAP数组, 特征数组...['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 shap.dependence_plot("等效渗透率", shap_values, data_with_name,...plt.xlabel('Mean(average impact on model output magnitude)', fontsize=20)#设置x轴标签和大小 plt.tight_layout() #坐标充分显示...,如果没有这一行,坐标可能显示不全 plt.savefig("保存.png",dpi=1000) #可以保存图片 重要性排序绘图 shap.summary_plot(shap_values, x_test

    20K51

    机器学习模型可解释性详尽介绍

    在解决现实世界中数据科学问题时,为了企业信任您模型预测和决策,他们会不断提出“为什么要相信您模型?”这一问题,这一点非常有意义。...可解释性作用 对于想要了解模型如何工作数据科学家来说,评估模型准确性通常是不够。数据科学家通常想知道模型输入变量如何工作以及模型预测如何根据输入变量值而变化。...PDP 部分依赖图(PDP或PD图)显示特征对机器学习模型预测结果边际效应,可以展示一个特征是如何影响预测。部分依赖图可以显示目标与特征之间关系是线性,单调还是更复杂。...可以将每个ICE曲线视为一种模拟,显示如果改变特定观察一个特征,模型预测会发生什么。为避免可视化过载,ICE图一次只显示一个模型变量。...shap.summary_plot(shap_values[1],X_test, plot_type="bar") 上图是特征重要性图谱,由上向下重要性依次减弱。

    2.2K40

    基于随机森林模型心脏病人预测分类

    作者:Peter 编辑:Peter 大家好,是Peter~ 今天给大家分享一个新kaggle案例:基于随机森林模型(RandomForest)心脏病人预测分类。...[008i3skNly1gywzk3ed51j30oj0fkt98.jpg] 这个变量称之为“相对休息运动引起ST压低值”。正常状态下,该值越高,患病几率越高。但是上面的图像却显示了相反结果。...于是作者进行了如下SHAP可视化探索:针对单个变量进行分析。...ca字段SHAP值最高 summary_plot summary plot 为每个样本绘制其每个特征SHAP值,这可以更好地理解整体模式,并允许发现预测异常值。...dependence_plot 为了理解单个feature如何影响模型输出,我们可以将该featureSHAP值与数据集中所有样本feature值进行比较: [008i3skNly1gyx01mnnfrj30zc0oymyl.jpg

    1.9K11

    【技术分享】机器学习模型可解释性

    在解决现实世界中数据科学问题时,为了企业信任您模型预测和决策,他们会不断提出“为什么要相信您模型?”这一问题,这一点非常有意义。...可解释性作用 对于想要了解模型如何工作数据科学家来说,评估模型准确性通常是不够。数据科学家通常想知道模型输入变量如何工作以及模型预测如何根据输入变量值而变化。...PDP 部分依赖图(PDP或PD图)显示特征对机器学习模型预测结果边际效应,可以展示一个特征是如何影响预测。部分依赖图可以显示目标与特征之间关系是线性,单调还是更复杂。...可以将每个ICE曲线视为一种模拟,显示如果改变特定观察一个特征,模型预测会发生什么。为避免可视化过载,ICE图一次只显示一个模型变量。...shap.summary_plot(shap_values[1],X_test, plot_type="bar") 24.png 上图是特征重要性图谱,由上向下重要性依次减弱。

    3.5K53

    使用CatBoost和SHAP进行多分类完整代码示例

    以上都是我们建模基本操作,下面我们开始加上SHAP SHAP 为了利用SHAP,我们需要创建一个二元模型,这样它们就可以给出一个明确方向。...瀑布图显示了单个预测,以及它们如何受到每个特征及其得分影响。...这个瀑布图显示了当每个特征得分被应用时,它们是如何在每个方向上偏离。这使我们能够看到每个特征对预测影响。...这两个独立预测瀑布图可以让我们更深入地了解每个特征是如何影响预测分数。它为我们提供了每个特征SHAP值和范围以及方向。它还在左侧显示了每个特征得分。...x轴上显示特征分数,在y轴上显示SHAP值。

    68021

    机器学习模型可解释性进行到底 —— 从SHAP值到预测概率(二)

    -> 预测概率 2.1 细拆转化映射函数 2.2 转化概率后如何解读——表格 2.3 转化概率后如何解读——边际效应 2.3.1 乘客年龄边际效应 2.3.2 乘客票价边际效应 2.3.3 交互作用...假设已知除年龄外所有变量,其SHAP和为0。现在假设年龄SHAP值是2。 我们只要知道f()函数就可以量化年龄对预测生存概率影响:它就是f(2)-f(0)。...变异是由于年龄和其他变量之间相互作用。 这个方法可提供价值: 我们可以用概率来量化效果,而不是用SHAP值。..., cutoffs = None ) plot_df(out) # 特征交叉分析 - 分组汇总,不封装了... 4 SHAP值下:类别特征额外处理 参考文章:SHAP理解与应用 里面有专门处理类别变量方式...,不过文章中结论是,是否one-hot处理,差别蛮大,貌似自己测试,没有差别, 可能是哪一步出错了…没细究… 参考代码:lightgbm_test.py

    1.9K40

    风控ML | 机器学习模型如何做业务解释?

    01 机器学习模型不可解释原因 前些天在同行交流群里,有个话题一直在群里热烈地讨论,那就是 如何解释机器学习模型 ,因为在风控领域,一个模型如果不能得到很好解释一般都不会被通过,在银行里会特别的常见...如下图所示(点击看大图): 从实验结果可以看出以上6种方法差别: 1)Saabas、Gain、Split Count均不满足 一致性 要求,在改变了某个特征权重之后,原先特征重要度发生了改变,...但是为了理解单个特性如何影响模型输出,我们可以将该特性SHAP值与数据集中所有示例特性值进行比较。..."""画出所有特征重要度排序图""" shap.summary_plot(shap_values, X) output: 我们也可以只是显示SHAP所有样本均值,画出bar图。...shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar") output: References [1] A Unified Approach to Interpreting

    81310

    SHAP值:用博弈论概念解释一个模型

    红色突出显示功能有助于提高预测,而蓝色突出显示功能则有助于降低预测。每个特征在图中占据大小显示了它对预测影响程度。...您可能已经注意到另一件事是,使用了一个名为TreeExplainer类。这是因为在此示例中,我们使用了基于树模型(Random Forest)。在shap库中有几个“解释器”。...从底部开始并向上移动图,我们看到遇到每个特征如何影响模型预测,直到到达顶部,这是对特定数据行最终预测。还有许多其他方法可以可视化模型中SHAP值。...总结 我们已经研究了SHAP值,这是一种解释来自机器学习模型预测方法。通过这种方法,我们可以查看各个预测,并了解每个功能如何影响结果。...特别是,我们介绍了用于可视化SHAPforce_plot和Decision_plot。 感谢您阅读!

    2.6K20

    独家 | 用XGBoost入门可解释机器学习

    我们可以止步于此,向领导报告年龄这个直观且人满意指标是最重要特征,紧随其后是每周工作时长和受教育程度这些特征。...x轴是当某个特征从模型中’隐藏’时模型输出平均幅度变化(对于此模型,输出具有log-odds单位)。详细信息,请参见论文。但是“隐藏”是指将变量集成到模型之外。...我们首先调用shap.TreeExplainer(model).shap_values(X)来解释每个预测,然后调用shap.summary_plotshap_values,X)来绘制以下解释: ?...我们可以通过绘制年龄SHAP值(log odds变化)与年龄特征值关系来实现: ? 图:y轴是年龄特征改变多少每年赚取5万美元以上log odds。x轴是客户年龄。...每个点代表数据集中一个客户。 在这里,我们看到了年龄对对收入潜力明显影响。请注意,与传统部分依赖图(其显示当更改特征值时平均模型输出)不同,这些SHAP依赖图显示了相互影响。

    1.8K61

    深入探索Catboost模型可解释性(上)

    文中所有蓝色字体均为链接,文章内部无法直接跳转,请点击阅读原文以访问链接 曾经文章中,写到了XGBoost、LightGBM和Catboost对比研究。...在CatBoost文档中没有明确提到我们如何发现没有特性模型。...[0,-1] shap_values = shap_values[:,:-1] shap.initjs() shap.force_plot(expected_value, shap_values[3,...https://github.com/slundberg/shap 2. 整个数据集摘要(总体特性重要性) shap.summary_plot(shap_values, X_test) ?...我们还应该看到运行所有这些程序所需时间: ? 在今天内容中,我们看到catboost如何通过以上功能帮助我们分析模型,明天我们将继续更新,希望能帮助你更好地使用这些工具去开发模型。 ? End

    4K21

    MLK | 如何解决机器学习树集成模型解释性问题

    ,那就是 如何解释机器学习模型 ,因为在风控领域,一个模型如果不能得到很好解释一般都不会被通过,在银行里会特别的常见,所以大多数同行都是会用 LR 来建模。...从实验结果可以看出以上6种方法差别: 1)Saabas、Gain、Split Count均不满足 一致性 要求,在改变了某个特征权重之后,原先特征重要度发生了改变,也直接导致重要度排序改变。...上图可以看出每个特征之间相互作用(输出图是可以交互)。 但是为了理解单个特性如何影响模型输出,我们可以将该特性SHAP值与数据集中所有示例特性值进行比较。..."""画出所有特征重要度排序图""" shap.summary_plot(shap_values, X) output: ? 我们也可以只是显示SHAP所有样本均值,画出bar图。...shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar") output: ?

    1.8K20

    干货 | 可解释机器学习

    ,不同特征变量发挥作用 每个特征在使用大量数据进行预估时发挥作用 接下来,我们会探讨从模型中获取上述信息所使用具体技术: 1....SHAP Values SHAP(SHapley Additive exPlanation)有助于细分预测以显示每个特征影响。...从PyPI或conda安装Shap 库很简单. Shap显示给定特性对我们预测有多大改变(与我们在该特性某个基线值上进行预测相比)。...SHAP Dependence Contribution图 虽然SHAP摘要图给出了每个特性一般概述,但是SHAP dependence图显示了模型输出如何随特性值而变化。...SHAP dependence contribution图提供了与PDP类似的见解,但添加了更多细节. ? ? ? 依赖贡献细节 上述依赖性贡献表明,拥有球会增加球队球员赢得奖励机会。

    2K20
    领券