shap.plots.group_difference

shap.plots.group_difference(shap_values, group_mask, feature_names=None, xlabel=None, xmin=None, xmax=None, max_display=None, sort=True, show=True, ax=None)

这绘制了两个组之间平均SHAP值的差异。

将模型输出中关于输入特征的许多组级指标分解出来是很有用的。机器学习模型的定量公平性指标是这类组级指标的一个常见例子。

参数:

shap_valuesnumpy.array

SHAP 值的矩阵（# 样本 x # 特征）或模型输出的向量（# 样本）。

group_masknumpy.array

一个布尔掩码，其中 True 表示第一组样本，False 表示第二组样本。

特征名称列表

功能名称列表。