shap.plots.heatmap

shap.plots.heatmap(shap_values: ~shap._explanation.Explanation, 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)

创建一组 SHAP 值的热图。

此图旨在通过监督聚类和热图显示数据集的 population substructure（种群亚结构）。监督聚类涉及不通过原始特征值而是通过其解释对数据点进行聚类。默认情况下，我们使用 shap.utils.hclust_ordering() 进行聚类，但任何聚类都可用于对样本进行排序。

参数:

shap_valuesshap.Explanation

我们想要在聚类排序中可视化的多行 Explanation 对象。

instance_orderOpChain 或 numpy.ndarray

一个函数，给定 SHAP 值矩阵和轴，返回排序顺序，或者给定的直接样本排序，形式为 numpy.ndarray。

feature_valuesOpChain 或 numpy.ndarray

一个函数，为每个输入特征返回全局摘要值，或此类值的数组。

feature_orderNone, OpChain, 或 numpy.ndarray

一个函数，给定 SHAP 值矩阵和轴，返回排序顺序，或者给定的直接输入特征排序，形式为 numpy.ndarray。如果为 None，则我们使用 feature_values.argsort。

max_displayint

要显示的最大特征数（默认为 10）。

showbool

是否在返回之前调用 matplotlib.pyplot.show()。 将此设置为 False 允许在创建绘图后对其进行进一步自定义。

plot_widthint, 默认 8

热图的宽度。

axmatplotlib Axes

要在其上绘制绘图的 Axes 对象，否则使用当前的 Axes。

返回值:

ax: matplotlib Axes

返回绘制了绘图的 Axes 对象。

示例

请参阅 热图示例。