shap.force_plot()引发异常：在v0.20中，force_plot现在要求将基础值作为第一个参数。

Question

我正在使用Catboost，并希望可视化shap_values。

from catboost import CatBoostClassifier
model = CatBoostClassifier(iterations=300)
model.fit(X, y,cat_features=cat_features)

pool1 = Pool(data=X, label=y, cat_features=cat_features)
shap_values = model.get_feature_importance(data=pool1, fstr_type='ShapValues', verbose=10000)

shap_values.shape
Output: (32769, 10)
X.shape
Output: (32769, 9)

接着我执行下列操作，结果引发了异常：

shap.initjs()
shap.force_plot(shap_values[0,:-1], X.iloc[0,:])

异常情况：在v0.20中，force_plot现在需要将基础值作为第一个参数！请尝试使用shap.force_plot（explainer.expected_value，shap_values），或者对于多输出模型，请尝试使用shap.force_plot（explainer.expected_value [0]，shap_values [0]）。

下面的代码有效，但我想让force_plot()函数可以使用：

shap.initjs()
shap.summary_plot(shap_values[:,:-1], X)

我阅读了文档，但无法理解解释器。我尝试过：

explainer = shap.TreeExplainer(model,data=pool1)
#Also tried:
explainer = shap.TreeExplainer(model,data=X)

但是我遇到了问题：TypeError：ufunc 'isnan'不支持输入类型，并且根据强制转换规则“safe”，无法将输入安全地强制转换为任何支持的类型

有人能指导一下吗？谢谢。

- Francesco Zambolin

Answer 1

我遇到了与下面相同的错误-

异常：在v0.20中，force_plot现在需要将基本值作为第一个参数！尝试shap.force_plot（explainer.expected_value，shap_values）或对于多输出模型，请尝试shap.force_plot（explainer.expected_value [0]，shap_values [0]）。

这帮助我解决了问题-

import shap
explainer = shap.TreeExplainer(model,data=X)
shap.initjs()
shap.force_plot(explainer.expected_value[0],X.iloc[0,:])

还有下面的问题 -

类型错误：ufunc 'isnan'不支持输入类型，根据转换规则“安全”，无法将输入安全地强制转换为任何受支持的类型

检查您的数据是否包含任何NaN或缺失值。
希望这可以帮助你！

- Sparsha Devapalli

Answer 2

在 @Sparsha 的回答基础上，由于我仍然遇到错误，对我有用的是：

explainer = shap.TreeExplainer(model, data = X)
shap_values = explainer.shap_values(X_train)
shap.initjs()
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0], feature_names = explainer.data_feature_names)
          

- PeJota

Answer 3

试试这个：

shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values.values[0, :], X.iloc[0, :])

- Mohammad Adam

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无法工作，我收到了 AttributeError: 'list' object has no attribute 'values' 的错误。 - PeJota