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)

此图绘制了两组之间平均 SHAP 值的差异。

它有助于分解关于输入特征的模型输出的许多组级别指标。机器学习模型的定量公平性指标是这种组级别指标的常见示例。

参数:

shap_valuesnumpy.array

SHAP 值矩阵（# 样本 x # 特征）或模型输出向量（# 样本）。

group_masknumpy.array

一个布尔掩码，其中 True 代表第一组样本，False 代表第二组样本。

feature_nameslist

特征名称列表。