Python 将 SHAP 瀑布图导出到数据框

发布于04月01日

我正在使用随机森林模型和神经网络进行二元分类，其中我使用SHAP来解释模型预测.我按照教程编写了下面的代码，以获得如下所示的瀑布图

row_to_show = 20
data_for_prediction = ord_test_t.iloc[row_to_show]  # use 1 row of data here. Could use multiple rows if desired
data_for_prediction_array = data_for_prediction.values.reshape(1, -1)
rf_boruta.predict_proba(data_for_prediction_array)
explainer = shap.TreeExplainer(rf_boruta)
# Calculate Shap values
shap_values = explainer.shap_values(data_for_prediction)
shap.plots._waterfall.waterfall_legacy(explainer.expected_value[0], shap_values[0],ord_test_t.iloc[row_to_show])

这生成了如下所示的绘图

然而，我想把它导出到dataframe，我该怎么做呢？

我希望我的输出如下所示.我想导出完整的数据帧.你能帮我吗？

推荐答案

让我们做一个小实验:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from shap import TreeExplainer

X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
model = RandomForestClassifier(max_depth=5, n_estimators=100).fit(X, y)
explainer = TreeExplainer(model)

这里的explainer是多少？如果你做dir(explainer)，你会发现它有一些方法和属性，其中包括:

explainer.expected_value

这是你感兴趣的，因为这是形状值相加的基础.

此外:

sv = explainer.shap_values(X)
len(sv)

将给出提示sv是一个由2个对象组成的列表，它们很可能是1和0的形状值，必须是对称的(因为向1移动的对象向0移动的量完全相同，但符号相反).

因此:

sv1 = sv[1]

现在，您可以将其打包为所需的格式:

df = pd.DataFrame(sv1, columns=X.columns)
df.insert(0, 'bv', explainer.expected_value[1])

Q: How do I know?
A: Read docs and source code.

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