在Python中，`shap`库的`shap.plots.force()`生成的图形本质上是基于HTML的交互式可视化，通常用于Jupyter Notebook等支持HTML渲染的环境中。然而，如果希望将SHAP force plot与`matplotlib`绘制的图形进行集成，可以通过以下方式实现： 1. **使用`shap`库的`force_plot`生成图像**：虽然`shap.plots.force()`本身是基于HTML的，但`shap`库提供了将force plot转换为图像数据的功能。可以使用`matplotlib`的`imshow`方法来显示这些图像数据。 2. **将SHAP force plot转换为图像数据**：通过`shap.utils.force_plot_html`函数可以将force plot转换为HTML字符串，再使用`selenium`或其他工具将其渲染为图像数据。或者，`shap`库还提供了一个内部函数`shap.utils._explanation._force_plot_image`，可以直接生成图像数据。 3. **在`matplotlib`中集成SHAP force plot**：一旦获得了图像数据，就可以使用`matplotlib`的`imshow`方法将其显示在一个图形窗口中，与其他`matplotlib`绘图内容进行组合。 以下是一个示例代码，展示如何将`shap.plots.force()`生成的图形嵌入到`matplotlib`绘制的图形中： ```python import shap import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 加载数据集 X, y = shap.datasets.adult() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # 创建解释器 explainer = shap.Explainer(model.predict_proba, X_train) shap_values = explainer(X_test) # 选择一个样本进行可视化 idx = 0 force_plot = shap.plots.force(shap_values[idx], matplotlib=True) # 使用matplotlib显示force plot plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.title("SHAP Force Plot") plt.imshow(force_plot, aspect='auto') plt.axis('off') # 绘制其他图形 plt.subplot(1, 2, 2) plt.title("Example Bar Chart") plt.bar(X_test.columns, shap_values[idx].values.sum(0)) plt.xticks(rotation=90) plt.tight_layout() plt.show() ``` ### 注意事项 - `shap.plots.force()`生成的图形数据需要转换为图像格式，才能在`matplotlib`中显示。 - 如果使用的是Jupyter Notebook，可以直接通过`display`模块显示HTML内容，但要嵌入到`matplotlib`中，仍需图像数据转换步骤。 - 在某些情况下，可能需要调整图像的大小和比例，以确保在`matplotlib`中的显示效果。 通过上述方法，可以将SHAP force plot与`matplotlib`绘制的图形进行集成，从而在同一窗口中展示多个可视化结果[^1]。