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 值的热力图。

该图旨在使用监督聚类和热力图来显示数据集的总体子结构。监督聚类不是根据数据点的原始特征值进行聚类，而是根据它们的解释进行聚类。默认情况下，我们使用 shap.utils.hclust_ordering() 进行聚类，但任何聚类方法都可以用来对样本进行排序。

参数:

shap_valuesshap.Explanation

我们想要在聚类排序中可视化的一个多行 Explanation 对象。

instance_orderOpChain or numpy.ndarray

一个函数，在给定 SHAP 值矩阵和轴的情况下返回一个排序顺序，或者一个以 numpy.ndarray 形式给出的直接样本排序。

feature_valuesOpChain or numpy.ndarray

一个函数，为每个输入特征返回一个全局摘要值，或一个包含此类值的数组。

feature_orderNone, OpChain, or numpy.ndarray

一个函数，在给定 SHAP 值矩阵和轴的情况下返回一个排序顺序，或者一个以 numpy.ndarray 形式给出的直接输入特征排序。如果为 None，则使用 feature_values.argsort。

max_displayint

要显示的最大特征数量（默认为 10）。

showbool

在返回前是否调用 matplotlib.pyplot.show()。将此设置为 False 允许在创建图表后对其进行进一步的自定义。

plot_widthint, 默认 8

热力图的宽度。

axmatplotlib Axes

用于绘制图形的 Axes 对象，否则使用当前的 Axes。

返回:

ax: matplotlib Axes

返回绘制了图表的 Axes 对象。

示例

请参阅热力图示例。