Shap DimensionError: длина функций не равна длине shap_values ​​при использовании TreeExplainer с случайным ⇐ Python

[Anonymous]

Body: < /p>
Я сталкиваюсь с проблемой при применении Shap (Additial Additial) к моим прогнозам модели. В частности, когда я использую shap.treeexplainer с randomforestclassifier, я получаю следующую ошибку: < /p>
vbnet
copy
edit
dimensionError: длина функций не равна длине Shap_Values! LogisticRegression) на бинарной классификационной задаче с двумя классами: «Happy» и «не Happy». < /P>
Что я делаю:
Модель. shap.kernelexplainer для mlp и shap.treeexplainer для randomforest. < /p>
Ошибка, встречающаяся: при попытке построить значения Shap с использованием shap.plots.force () для модели Randomforest, я нажимаю по ошибку измерения. /> Редактировать < /p>
для randomforest < /h1>
explyser = shap.treeexplainer (model)
shap_values ​​= urspecter.shap_values ​​(sample) # образец 1d numpy affice
shap.force. • Экспрессовый shap_values ​​[1], feature_names = x.columns)
ошибка:
vbnet
copy
edit
dimensionError: длина функций не равна длине Shap_values!
Вещи, которые я пробовал:

wresember, что я и тот же форма, как и входные данные, используемые для обучения < /P Нормализуйте образец, как с MLP (я не думаю, что для TreeExplainer) < /p>
подтвердил длину x.columns, соответствующие выходу значений формы < /p>
Вопрос: < /p>
Почему это знакомство с типами, как и выборочно, и как выборочно? Визуализируйте его с помощью shap.plots.force ()?
Любая помощь ценится

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/795 ... shap-value