shap.plots.violin

shap.plots.violin(shap_values, features=None, feature_names=None, max_display=None, plot_type='violin', color=None, axis_color='#333333', title=None, alpha=1, show=True, sort=True, color_bar=True, plot_size='auto', layered_violin_max_num_bins=20, class_names=None, class_inds=None, color_bar_label='Feature value', cmap=<matplotlib.colors.LinearSegmentedColormap object>, use_log_scale=False)

创建 SHAP 小提琴图，当提供特征值时，按特征值着色。

参数:

shap_valuesExplanation, 或 numpy.array

对于单输出解释，这是一个 SHAP 值矩阵（# 样本 x # 特征）。

featuresnumpy.array 或 pandas.DataFrame 或 list

特征值矩阵（# 样本 x # 特征）或作为简写的 feature_names 列表。

feature_nameslist

特征的名称（长度：# 特征）。

max_displayint

要在图中包含的顶部特征的数量（默认为 20）。

plot_type“violin” 或 “layered_violin”。

要生成的摘要图类型。“layered_violin” 图显示每个变量的 SHAP 值分布。“violin” 图与之相同，只是异常值绘制为散点。

color_barbool

是否绘制颜色栏（图例）。

showbool

是否在返回之前调用 matplotlib.pyplot.show()。将其设置为 False 允许在创建绘图后进一步自定义绘图。

plot_size“auto”（默认），float，(float, float) 或 None

要使绘图多大尺寸。默认情况下，大小会根据正在显示的特征数量自动缩放。传递单个浮点数将使每行的高度为那么多英寸。传递一对浮点数将按该英寸数缩放绘图。如果传递 None，则当前图形的大小将保持不变。

示例

请参阅小提琴图示例。