当我将使用支持向量机模型生成SHAP中的洞察力时出错
当我将使用支持向量机模型生成SHAP中的洞察力时出错
提问于 2022-10-14 11:21:28
我做了一些模型，SHAP在随机森林中正常工作，但是这个模型我已经定义了。
df_new = SVC(kernel="poly", random_state=1, C=3.0)
df_new.fit(x_train, y_train)
previsoes = df_new.predict(x_test)
previsoes
explainer = shap.KernelExplainer(df_new)
shap_values = explainer.shap_values(x)
shap.summary_plot(shap_values, x)
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-84-58995882eb99> in <module>
1 #Explanando as influências das variáveis na predição (SVM) 2 explainer =
shap.KernelExplainer(previsoes)
3 shap_values = explainer.shap_values(x)
4 shap.summary_plot(shap_values, x)
TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'data' 回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2022-10-17 16:30:51
shap.KernelExplainer有两个必需的参数:模型和数据。因此，您需要在您的方法中包含data，并且还需要传递预限，而不是模型(df_new)，例如：
explainer = shap.KernelExplainer(previsoes, x_train)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/74068451
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