异常：传递的模型不可调用，并且不能直接使用给定掩码进行分析
我正在处理一个回归问题，我使用StackingRegressor来训练数据，然后在测试集上进行预测。出于模型可解释性目的，我使用了SHAP，如下所示： import xgboost from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.ensemble import StackingRegressor import s
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带有 TensorFlow 2.4+ 错误的 SHAP DeepExplainer
我正在尝试使用 DeepExplainer 计算 shap 值，但出现以下错误: 不再支持keras，请改用tf.keras 即使我使用的是 tf.keras? KeyError 回溯(最近一次调用最后一次)在6 # ...或直接传递张量7 解释器 = shap.DeepExplainer((model.layers[0].input, model.layers[-1].output
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使用SHAP时如何解释多类分类问题的base_value?
我正在使用shap库进行ML解释，以更好地理解k均值分割算法簇.简而言之，我制作了一些博客，使用k-means对它们进行聚类，然后将这些聚类作为标签，并使用xgboost尝试预测它们.我有5个聚类，所以这是一个信号标签多类分类问题. 将numpy导入为np从sklearn.datasets导入make_blobs将熊猫作为pd导入从sklearn.preprocessing导入StandardS
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使用SHAP时如何解释GBT分类器的base_value?
我最近发现了这个神奇的ML可解释性库.我决定使用 原始空间中第0个数据点的相关图: shap.force_plot(explainer.expected_value [0]，shap_values [0，:]，X_train.iloc [0，:]，link ="identity") 您是否希望切换到S型概率空间( link ="logit" ): 来自scipy.special导入
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ValueError:两个形状中的尺寸1必须相等，但分别为10和1
我试图借助MNIST数据集来实现shap DeepExplainer(DeepSHAP)模块.但是我收到以下错误: ValueError:两个形状中的尺寸1必须相等，但必须为10和1.形状为[?，10]和[?，1].对于渐变形状为[7，dense_2_1/Softmax_grad/gradients/gradients_7/dense_2_1/Softmax_grad/truediv_gra
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Python3:夏普树解释器:在"array_dealloc"中忽略了异常
我正在运行xgboost进行机器学习，并且在使用 XGBClassifier 成功完成机器学习之后，我想绘制结果图. 我的JSON格式输入数据的一个最小工作示例: [{“年龄":58，“已故":“假"，“性":“假"}，{“已故":“假"，“年龄":59，“性别":“假"}，{“性别":“假"，“年龄":"68"，“已故":“假"}，“已故":“假"，“年龄":"26"，“性别":“假
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严重的LSTM(Keras，TensorFlow)ValueError:形状不匹配:无法将对象广播为单个形状
我正在尝试从简单的LSTM模型绘制摘要.我在调用shap.summary_plot时得到ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape. 复制问题的Colab import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.mo
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