shap.maskers.Impute

class shap.maskers.Impute(data, method='linear')

这使用观察到的特征值来推断缺失特征的值。

与独立方法不同，高斯方法基于与观测数据点的相关性来填补缺失值。

__init__(data, method='linear')

使用给定的背景数据和聚类构建一个分区掩码器。

参数:

数据numpy.ndarray, pandas.DataFrame 或 {“mean”: numpy.ndarray, “cov”: numpy.ndarray} 字典

用于遮罩的背景数据集。

方法

__init__(data[, method])	使用给定的背景数据和聚类构建一个分区掩码器。
load(in_file[, instantiate])	这是为了被子类重写并通过 super 调用。
save(out_file)	将模型保存到给定的文件流中。

classmethod load(in_file, instantiate=True)

这是为了被子类重写并通过 super 调用。

当未被实例化时，我们返回构造函数参数值。由于 Serializable 类没有构造函数参数，我们只返回一个空字典。

save(out_file)

将模型保存到给定的文件流中。