shap.plots.heatmap
- shap.plots.heatmap(shap_values, instance_order=shap.Explanation.hclust, feature_values=shap.Explanation.abs.mean(0), feature_order=None, max_display=10, cmap=<matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap object>, show=True, plot_width=8, ax=None)[源代码]
创建一组 SHAP 值的热图。
此图旨在通过监督聚类和热图展示数据集的人口亚结构。监督聚类涉及的不是根据原始特征值而是根据解释来聚类数据点。默认情况下,我们使用
shap.utils.hclust_ordering()
进行聚类,但任何聚类方法都可以用来排序样本。- 参数:
- shap_valuesshap.Explanation
一个多行的
Explanation
对象,我们希望在集群排序中进行可视化。- 实例顺序OpChain 或 numpy.ndarray
一个函数,给定一个SHAP值矩阵和一个轴,返回排序顺序,或者给定一个
numpy.ndarray
直接返回样本排序。- 特征值OpChain 或 numpy.ndarray
一个函数,为每个输入特征返回一个全局汇总值,或返回此类值的数组。
- feature_orderNone, OpChain, 或 numpy.ndarray
一个函数,给定一个SHAP值矩阵和一个轴,返回排序顺序,或者给定一个直接输入的特征顺序,该顺序以``numpy.ndarray``形式提供。如果为``None``,则我们使用``feature_values.argsort``。
- max_display整数
要显示的最大特征数量(默认是10)。
- 显示布尔
是否在返回前调用
matplotlib.pyplot.show()
。将其设置为False
允许在创建图表后进一步自定义图表。- plot_widthint, 默认 8
热图绘制的宽度。
- axmatplotlib Axes
要在其上绘制图形的 Axes 对象,否则使用当前的 Axes。
- 返回:
- ax: matplotlib Axes
返回带有绘图的 Axes 对象。
示例
参见 热图绘制示例。