有没有一种方法可以自定义SHAP beeswarm图中特征的顺序？

Question

我想知道是否有一种方法可以更改SHAP beeswarm图中功能显示的顺序。文档描述了“转换”，例如使用shap_values.abs或shap_values.abs.mean(0)来更改计算顺序的方式，但我实际上想做的是输入一个功能列表或索引，并按照该列表排序。从文档中可以看到：

shap.plots.beeswarm(shap_values, order=shap_values.abs)

这是生成的图表

。

- Eich Varkin

Answer 1

这是默认的排序实现：

import xgboost
import shap

X, y = shap.datasets.adult()
model = xgboost.XGBClassifier().fit(X, y)

explainer = shap.Explainer(model, X)
shap_values = explainer(X)

shap.plots.beeswarm(shap_values, max_display=12, order=shap.Explanation.abs.mean(0))

然后，如果您想手动定义输出列的顺序：

order = [
    "Country",
    "Workclass",
    "Education-Num",
    "Marital Status",
    "Occupation",
    "Relationship",
    "Race",
    "Sex",
    "Capital Gain",
    "Capital Loss",
    "Hours per week",
    "Age",
]
col2num = {col: i for i, col in enumerate(X.columns)}

order = list(map(col2num.get, order))

shap.plots.beeswarm(shap_values, max_display=12, show=False, color_bar=False, order=order)
plt.colorbar()
plt.show()

- Sergey Bushmanov

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太好了，谢谢！我认为您忘记放入第二个图形的修改代码了，但是我尝试了：shap.plots.beeswarm(shap_values, max_display=12, show=False, color_bar=False, order=order)，它可以正常工作。 - Eich Varkin