Python中如何将shap.force_plot()绘制的图显示在同一页

### ### 多个 `shap.force_plot` 图显示在同一页 在 Python 中使用 SHAP 库绘制多个 `shap.force_plot` 图并将其显示在同一页上,可以通过调用 `matplotlib.pyplot.subplots` 创建一个包含多个子图的画布,并将每个 `shap.force_plot` 图绘制到指定的子图区域中。以下是一个实现示例: ```python import shap import matplotlib.pyplot as plt # 假设已经训练好一个模型,并计算了 SHAP 值 # 加载示例数据集 X, y = shap.datasets.california_housing() model = shap.utils.kmeans(X, 100) explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X) # 选择多个样本进行可视化 sample_indices = [0, 1, 2, 3] # 创建一个 2x2 的子图画布 fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 8)) # 循环绘制每个样本的 force plot 到对应的子图中 for idx, ax in zip(sample_indices, axs.flatten()): shap.force_plot(explainer.expected_value, # 基线值 shap_values[idx], # 当前样本的 SHAP 值 X.iloc[idx], # 当前样本特征 matplotlib=True, # 使用 Matplotlib 渲染 show=False, # 不立即显示 ax=ax) # 指定子图区域 # 自动调整子图布局 plt.tight_layout() plt.show() ``` 通过上述代码,可以在一个画布上同时显示多个 `shap.force_plot` 图,以便更直观地比较不同样本的特征贡献情况。每个子图的大小和布局可以根据实际需求进行调整,例如通过修改 `figsize` 参数来控制整体画布大小,或者通过调整 `axs[i, j]` 来改变子图的排列方式。 ###

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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