为什么shap_values中没有base_values属性的问题解决

最新推荐文章于 2025-05-03 20:23:38 发布

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#java #servlet #html

在学习SHAP库时，遇到一个问题：尝试绘制waterfall和bar图时，由于shap_values只是一个数组，缺少base_values属性和explanation object。通过对比SHAP官方文档中的bar图例子，发现关键在于使用`explainer.shap_values(X)`而非直接`explainer(X)`。修正代码后，成功绘制了bar和waterfall图。对于SHAP值的理解和正确使用是解决此类问题的关键。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题来源：

在学习shap过程中，想绘制waterfall 与 bar 图，遇见如下错误：

我的shap_values是参考shap官方文档中 catboost tutorial 的例子

问题总结：

我的shap_values 仅仅是个数组，并不是真正的shap_values（没有base_values属性, 也不是一个 explanation object ）

问题解决：

参考shap 官方文档关于 bar 的使用例子发现一些代码的区别

Documentation by example for shap.plots.bar — SHAP latest documentation

区别：shap_values = explainer（X）与 shap_values = explainer.shap_values(X)

赋予的对象不一样，shap_values = explainer（X）赋予的就是一个 explaination object

我将代码修改后，便可以成功使用

shap.plots.bar(explainer(X_train))
shap.plots.waterfall(explainer(X_train)[0])

希望对你有用

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Py之shap：shap.explainers.shap_values函数的简介、解读(shap_values[1]索引为1的原因)、使用方法之详细攻略

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

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AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘base_values‘

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SHAP学习中，AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'的问题解决

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explainer=shap.TreeExplainer(xgb_reg,link='logit') shap_values=explainer.shap_values(testX) y_base = explainer.expected_value print(y_base) shap_values_all=explainer.shap_values(testX) shap.summary_plot(shap_values_all,testX,plot_type="bar") shap.summary_plot(shap_values, testX, feature_names=['gonglv','nwp4','nwp3'])# 绘制SHAP shap.plots.waterfall(shap_values[:])

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最后，你可以在 `shap.summary_plot(shap_values_all,testX,plot_type="bar")` 这一行中将 `shap_values_all` 替换为 `shap_values`，因为你只需要绘制一个总结图表，而不是所有特征的 SHAP 值图表。以下是修改后...

in waterfall base_values = shap_values.base_values AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'

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要解决这个问题，你需要将 `shap_values` 对象转换为 `Explainer` 对象，然后再调用 `base_values` 属性。你可以通过以下代码实现： ``` import shap # create an explainer object explainer = shap.Explainer...

n waterfall base_values = shap_values.base_values AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'base_values'

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`base_values` 是 SHAP 库中 `TreeExplainer` 类的一个属性，它存储了用于计算 SHAP 值的基准值。如果你使用的是其他 SHAP 解释器，或者没有传递 `base_values` 参数，则不应该期望 `shap_values` 具有 `base_values...

"import shap # 初始化SHAP解释器 explainer = shap.TreeExplainer(rf) shap_values = explainer.shap_values(X_test) # 可视化单个样本的解释 shap.initjs() shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0][0,:], X_test.iloc[0,:]) # 特征交互热力图 shap_interaction = shap.TreeExplainer(rf).shap_interaction_values(X_test) shap.summary_plot(shap_interaction[0], X_test, max_display=10)"代码报错了：“ DimensionError: Length of features is not equal to the length of shap_values!”

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import shap def shap_analysis(model, X, feature_names): # 创建解释器 explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X) # 摘要图 plt.figure() shap.summary_plot(shap_values[1], X, feature_names=feature_names, show=False) plt.tight_layout() plt.savefig('shap_summary.png') # 依赖图（示例：分析第一个特征） plt.figure() shap.dependence_plot(0, shap_values[1], X, feature_names=feature_names) plt.savefig('shap_dependence.png') # 使用示例 shap_analysis(rf, X_train, feature_names) 上面的这个代码中的feature_names的意思是什么

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