为什么每次我调用shap.plots.beeswarm的时候Shap值都会改变？

每次调用shap.plots.beeswarm函数时，Shap值可能会改变的原因是因为Shap值的计算是基于模型的预测结果和特征的组合，而模型的预测结果可能会因为数据的变化而发生变化，进而导致Shap值的变化。

具体来说，Shap值是一种用于解释模型预测结果的方法，它通过计算每个特征对于模型预测结果的贡献度来量化特征的重要性。在调用shap.plots.beeswarm函数时，该函数会重新计算Shap值并绘制beeswarm图，而每次计算Shap值时都会使用当前的数据样本和模型进行预测，因此如果数据样本发生变化或者模型发生变化，Shap值就有可能发生变化。

另外，beeswarm图是一种用于可视化Shap值的图表，它将每个特征的Shap值表示为水平方向上的点，并根据Shap值的大小进行排列。由于beeswarm图的绘制涉及到Shap值的计算和排序，因此每次绘制beeswarm图时，Shap值的变化也可能导致图表的变化。

总结起来，每次调用shap.plots.beeswarm函数时，Shap值的改变可能是由于数据样本的变化、模型的变化或者Shap值的计算和排序过程中的随机性所导致的。为了获得稳定的Shap值结果，可以尝试使用相同的数据样本和模型进行计算，并进行多次计算取平均值或者使用其他稳定性更好的Shap值计算方法。