如何在 shap 瀑布图中显示特征值？

Question

查看 shap 库，我遇到了 this question，其中答案展示了瀑布图，整洁！查看一些官方示例 here 和 here，我注意到这些图还展示了这些功能的价值。

shap 包同时包含 shap.waterfall_plot 和 shap.plots.waterfall，在 Iris 数据集上训练的随机森林上尝试两者给出了相同的结果（参见下面的一个代码和图像示例）

for which_class in y.unique():
display(
    shap.waterfall_plot(shap.Explanation(values=shap_values[int(which_class)][idx], 
                                         base_values=explainer.expected_value[int(which_class)], 
                                         feature_names=X_test.columns.tolist())
                       )
)

其中 idx 表示我试图解释的测试集中的一个样本。该代码为其中一个类生成以下图：

如何让绘图同时显示特征值？我没有看到任何可以传递给 plot 方法的额外参数

非常感谢任何帮助！

Answer 1

找到了！

shap.Explanation 方法有一个参数，您可以在其中传递数据。请参阅下面的编辑示例

for which_class in y.unique():
display(
    shap.waterfall_plot(shap.Explanation(values=shap_values[int(which_class)][row], 
                                         base_values=explainer.expected_value[int(which_class)], 
                                         data=X_test.iloc[row],  # added this line
                                         feature_names=X_test.columns.tolist())
                       )
)

（不要介意与问题中上传的图像相比，特征的贡献略有不同，设置随机种子可能有问题）