shap.plots.image

shap.plots.image(shap_values: Explanation | np.ndarray | list[np.ndarray], pixel_values: np.ndarray | None = None, labels: list[str] | np.ndarray | None = None, true_labels: list | None = None, width: int | None = 20, aspect: float | None = 0.2, hspace: float | Literal['auto'] | None = 0.2, labelpad: float | None = None, cmap: str | Colormap | None = <matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap object>, vmax: float | None = None, show: bool | None = True)

绘制图像输入的 SHAP 值。

参数:

shap_values[numpy.array]

SHAP 值数组列表。每个数组的形状为（# 样本 x 宽度 x 高度 x 通道），列表的长度等于正在解释的模型输出的数量。

pixel_valuesnumpy.array

每个图像的像素值矩阵（# 样本 x 宽度 x 高度 x 通道）。它应该与 shap_values 数组列表中的每个数组具有相同的形状。

labelslist 或 np.ndarray

列表或 np.ndarray（# 样本 x top_k 类）用于表示正在解释的每个模型输出的名称。

true_labels: list

要绘制的真实图像标签列表。

widthfloat

生成的 matplotlib 图的宽度。

labelpadfloat

模型输出标签周围要使用的填充量。

cmap: str 或 matplotlib.colors.Colormap

绘制 SHAP 值时要使用的颜色映射。

vmax: Optional float

设置 SHAP 值的颜色映射比例，从 -vmax 到 +vmax。

showbool

在返回之前是否调用 matplotlib.pyplot.show()。 将此设置为 False 允许在创建绘图后进一步自定义绘图。

示例

请参阅 图像绘图示例。