ShapKernel

链接到算法描述：SHAP

class interpret.blackbox.ShapKernel(model, data, feature_names=None, feature_types=None, **kwargs)

以interpret API形式公开了shap包中的SHAP核解释器。 如果使用此功能，请引用原作者，可以在这里找到：slundberg/shap

初始化类。

Parameters:

• model – 模型或模型的预测函数（分类时使用 predict_proba，回归时使用 predict）

• data – 用于初始化SHAP的数据。

• feature_names – 特征名称列表。

• feature_types – 特征类型的列表。

• **kwargs – 将发送到 shap.KernelExplainer 的 Kwargs

explain_local(X, y=None, name=None, **kwargs)

为提供的实例提供本地解释。

Parameters:

• X – 用于解释的X的Numpy数组。

• y – 用于解释的y的Numpy向量。

• name – 用户定义的解释名称。

• **kwargs – 将发送到SHAP的Kwargs

Returns:

一个解释对象，将每个实例的特征-值对可视化为水平条形图。