shap.plots.waterfall

shap.plots.waterfall(shap_values, max_display=10, show=True)

将单个预测的解释绘制为瀑布图。

一个特征的 SHAP 值代表了该特征所提供的证据对模型输出的影响。瀑布图旨在直观地展示每个特征的 SHAP 值（证据）如何将模型输出从我们在背景数据分布下的先验期望，推动到给定所有特征证据后的最终模型预测值。

当模型中的特征数量超过 max_display 参数时，特征会根据其 SHAP 值的绝对大小进行排序，绝对值最小的特征会在图的底部被组合在一起。

参数:

shap_valuesExplanation

一个一维的 Explanation 对象，其中包含要绘制的特征值和 SHAP 值。

max_displayint

要显示的最大特征数量（默认为 10）。

showbool

是否在返回前调用 matplotlib.pyplot.show()。将此项设置为 False 可以在图表创建后对其进行进一步自定义，并通过 plt.gca() 返回当前坐标轴。

示例

请参阅瀑布图示例。