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>, color_bar_label_size=12, color_bar_tick_size=11, axhline_lw=0.5, use_log_scale=False)

创建 SHAP 小提琴图，当提供特征值时，图会根据特征值进行着色。

参数:

shap_valuesExplanation 或 numpy.ndarray

对于单输出解释，这是一个 SHAP 值的矩阵（# 样本数 x # 特征数）。

featuresnumpy.ndarray 或 pandas.DataFrame 或 list，可选

特征值的矩阵（# 样本数 x # 特征数），或者也可以用 feature_names 列表作为简写。

feature_nameslist，可选

特征的名称列表（长度：# 特征数）。

max_displayint，可选

图中要包含的最重要特征的数量（默认为 20）。

plot_type{“violin”, “layered_violin”}，可选

要生成的摘要图类型。“layered_violin”图显示每个变量的 SHAP 值的分布。 “violin”图与此相同，但会将异常值绘制为散点。

colorstr 或 None，可选

用于绘图的颜色或颜色映射。如果为 None，则选择默认值。

axis_colorstr，可选

图表坐标轴的颜色。

titlestr 或 None，可选

图表标题（目前未使用）。

alphafloat，可选

绘图元素的不透明度。

showbool，可选

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。

sortbool，可选

是否按特征影响大小的总和对特征进行排序。

color_barbool，可选

是否绘制颜色条（图例）。

plot_size{“auto”, float, (float, float), None}，可选

设置图表的大小。默认情况下，大小会根据显示的特征数量自动缩放。传递单个浮点数将使每一行的高度为该英寸数。传递一个浮点数对将按该英寸数缩放图表。如果传递 None，则当前图形的大小将保持不变。

layered_violin_max_num_binsint，可选

分层小提琴图的最大分箱数。

color_bar_labelstr，可选

颜色条的标签。

cmapstr 或 Colormap，可选

用于按特征值给点着色的颜色映射。

color_bar_label_sizeint，可选

颜色条标签的字体大小。默认为 11。

color_bar_tick_sizeint，可选

颜色条刻度的字体大小。默认为 11。

axhline_lwfloat，可选

图中水平线的线宽。

use_log_scalebool，可选

是否对 x 轴使用对称对数刻度。

示例

查看小提琴图示例。