在SHAP summary_plot中自定义特征显示顺序的教程-Python教程-PHP中文网

在shap summary_plot中自定义特征显示顺序的教程

SHAP summary_plot 默认按特征重要性排序。本文将详细介绍如何通过设置 sort=False 参数并结合Pandas DataFrame对特征数据和SHAP值进行手动重排，从而实现自定义特征在SHAP摘要图中的显示顺序，提升图表的可控性和解读灵活性。

1. 理解SHAP summary_plot 及其默认行为

SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种流行的模型可解释性框架，能够解释单个预测以及模型整体的行为。shap.summary_plot 是其核心可视化工具之一，它能够以多种形式（如条形图、点图）展示每个特征对模型输出的平均影响。默认情况下，summary_plot 会根据特征的平均绝对SHAP值（即特征重要性）从高到低进行排序，将最重要的特征显示在顶部。

然而，在某些场景下，用户可能希望按照特定的业务逻辑、预设顺序或为了与其他图表保持一致性来排列特征，而非单纯依赖模型计算出的重要性。例如，你可能希望将一组相关的特征放在一起，或者按照数据输入的原始顺序进行展示。

2. 自定义特征排序的核心策略

要实现自定义特征顺序，主要依赖于 shap.summary_plot 函数的一个关键参数：sort。

sort=False 参数： 当此参数设置为 False 时，summary_plot 将不再对特征进行自动排序，而是按照你传入的特征数据和SHAP值的列顺序进行绘制。
手动重排数据： 由于 sort=False 只是禁用了自动排序，因此你需要确保传入 summary_plot 的 shap_values 和特征数据（通常是 X 或 features）已经按照你期望的顺序进行了排列。这通常通过重新组织这些数据的列来实现。

3. 实践指南：通过Pandas DataFrame实现特征重排

以下是一个详细的步骤，演示如何使用Pandas DataFrame来方便地重排特征数据和SHAP值，从而控制 summary_plot 的显示顺序。

3.1 准备数据与模型解释器

首先，我们需要一个训练好的模型和相应的SHAP解释器及SHAP值。我们将使用一个简单的卷积神经网络（CNN）示例来生成SHAP值。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import shap
import pandas as pd # 导入pandas用于数据操作
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 示例数据
X = np.array([[(1,2,3,3,1),(3,2,1,3,2),(3,2,2,3,3),(2,2,1,1,2),(2,1,1,1,1)],
              [(4,5,6,4,4),(5,6,4,3,2),(5,5,6,1,3),(3,3,3,2,2),(2,3,3,2,1)],
              [(7,8,9,4,7),(7,7,6,7,8),(5,8,7,8,8),(6,7,6,7,8),(5,7,6,6,6)],
              [(7,8,9,8,6),(6,6,7,8,6),(8,7,8,8,8),(8,6,7,8,7),(8,6,7,8,8)],
              [(4,5,6,5,5),(5,5,5,6,4),(6,5,5,5,6),(4,4,3,3,3),(5,5,4,4,5)],
              [(4,5,6,5,5),(5,5,5,6,4),(6,5,5,5,6),(4,4,3,3,3),(5,5,4,4,5)],
              [(1,2,3,3,1),(3,2,1,3,2),(3,2,2,3,3),(2,2,1,1,2),(2,1,1,1,1)]])
y = np.array([0, 1, 2, 2, 1, 1, 0])

# 构建并训练一个简单的CNN模型
model = keras.Sequential([
    layers.Conv1D(128, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(5,5)),
    layers.MaxPooling1D(pool_size=2),
    layers.LSTM(128, return_sequences=True),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(3, activation='softmax') # 假设有3个类别
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=10, verbose=0) # verbose=0 减少训练输出

# 解释器和SHAP值计算
explainer = shap.GradientExplainer(model, X)
shap_values = explainer.shap_values(X)

# 原始问题中指定了用于绘图的数据切片
cls = 0 # 针对第一个类别
idx = 0 # 针对X的第一个"时间步"或"特征组"
X_for_plot = X[:, idx, :] # 形状为 (num_samples, num_features)
shap_values_for_plot = shap_values[cls][:, idx, :] # 形状为 (num_samples, num_features)

# 定义原始特征名称
original_feature_names = ["Feature1", "Feature2", "Feature3", "Feature4", "Feature5"]

# 绘制默认排序的摘要图（可选，用于对比）
print("--- 默认排序的SHAP摘要图 ---")
shap.summary_plot(shap_values_for_plot, X_for_plot, plot_type="bar", feature_names=original_feature_names)
plt.title("Default SHAP Summary Plot (Sorted by Importance)")
plt.show()

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3.2 定义目标特征顺序

现在，我们来定义一个自定义的特征顺序。这个顺序将决定特征在图表中的排列方式。

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# 定义你期望的特征顺序
# 假设我们想将Feature3放在最前面，然后是Feature5，接着是Feature1，以此类推
custom_feature_order = ["Feature3", "Feature5", "Feature1", "Feature4", "Feature2"]

# 确保自定义顺序中的所有特征名称都存在于原始特征名称中
if not all(f in original_feature_names for f in custom_feature_order):
    raise ValueError("自定义特征顺序中包含不在原始特征列表中的名称！")

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3.3 重排特征数据与SHAP值

这是实现自定义排序的核心步骤。我们将 X_for_plot 和 shap_values_for_plot 转换为Pandas DataFrame，利用DataFrame的列操作功能进行重排，然后再转换回NumPy数组以供 shap.summary_plot 使用。

# 将特征数据转换为DataFrame
features_df = pd.DataFrame(X_for_plot, columns=original_feature_names)

# 将SHAP值转换为DataFrame
shap_df = pd.DataFrame(shap_values_for_plot, columns=original_feature_names)

# 根据自定义顺序重排DataFrame的列
features_df_ordered = features_df[custom_feature_order]
shap_df_ordered = shap_df[custom_feature_order]

# 将重排后的DataFrame转换回NumPy数组
X_ordered_for_plot = features_df_ordered.to_numpy()
shap_values_ordered_for_plot = shap_df_ordered.to_numpy()

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3.4 绘制自定义顺序的SHAP摘要图

最后，使用重排后的数据和 sort=False 参数来生成图表。

# 绘制自定义排序的摘要图
print("\n--- 自定义排序的SHAP摘要图 ---")
shap.summary_plot(
    shap_values_ordered_for_plot,
    X_ordered_for_plot,
    plot_type="bar",
    feature_names=custom_feature_order, # 注意这里传入的是自定义顺序的特征名称
    sort=False # 禁用自动排序
)
plt.title("Custom Ordered SHAP Summary Plot")
plt.show()

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4. 完整示例代码

将上述所有步骤整合到一个可运行的脚本中：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import shap
import pandas as pd
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 示例数据
X = np.array([[(1,2,3,3,1),(3,2,1,3,2),(3,2,2,3,3),(2,2,1,1,2),(2,1,1,1,1)],
              [(4,5,6,4,4),(5,6,4,3,2),(5,5,6,1,3),(3,3,3,2,2),(2,3,3,2,1)],
              [(7,8,9,4,7),(7,7,6,7,8),(5,8,7,8,8),(6,7,6,7,8),(5,7,6,6,6)],
              [(7,8,9,8,6),(6,6,7,8,6),(8,7,8,8,8),(8,6,7,8,7),(8,6,7,8,8)],
              [(4,5,6,5,5),(5,5,5,6,4),(6,5,5,5,6),(4,4,3,3,3),(5,5,4,4,5)],
              [(4,5,6,5,5),(5,5,5,6,4),(6,5,5,5,6),(4,4,3,3,3),(5,5,4,4,5)],
              [(1,2,3,3,1),(3,2,1,3,2),(3,2,2,3,3),(2,2,1,1,2),(2,1,1,1,1)]])
y = np.array([0, 1, 2, 2, 1, 1, 0])

# 构建并训练一个简单的CNN模型
model = keras.Sequential([
    layers.Conv1D(128, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(5,5)),
    layers.MaxPooling1D(pool_size=2),
    layers.LSTM(128, return_sequences=True),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(3, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X, y, epochs=10, verbose=0)

# 解释器和SHAP值计算
explainer = shap.GradientExplainer(model, X)
shap_values = explainer.shap_values(X)

# 原始问题中指定了用于绘图的数据切片
cls = 0
idx = 0
X_for_plot = X[:, idx, :]
shap_values_for_plot = shap_values[cls][:, idx, :]

# 定义原始特征名称
original_feature_names = ["Feature1", "Feature2", "Feature3", "Feature4", "Feature5"]

# --- 默认排序的SHAP摘要图（用于对比）---
print("--- 默认排序的SHAP摘要图 ---")
shap.summary_plot(shap_values_for_plot, X_for_plot, plot_type="bar", feature_names=original_feature_names)
plt.title("Default SHAP Summary Plot (Sorted by Importance)")
plt.show()

# --- 自定义特征排序 ---

# 1. 定义你期望的特征顺序
custom_feature_order = ["Feature3", "Feature5", "Feature1", "Feature4", "Feature2"]

# 确保自定义顺序中的所有特征名称都存在于原始特征名称中
if not all(f in original_feature_names for f in custom_feature_order):
    raise ValueError("自定义特征顺序中包含不在原始特征列表中的名称！")

# 2. 将特征数据和SHAP值转换为DataFrame
features_df = pd.DataFrame(X_for_plot, columns=original_feature_names)
shap_df = pd.DataFrame(shap_values_for_plot, columns=original_feature_names)

# 3. 根据自定义顺序重排DataFrame的列
features_df_ordered = features_df[custom_feature_order]
shap_df_ordered = shap_df[custom_feature_order]

# 4. 将重排后的DataFrame转换回NumPy数组
X_ordered_for_plot = features_df_ordered.to_numpy()
shap_values_ordered_for_plot = shap_df_ordered.to_numpy()

# 5. 绘制自定义排序的摘要图
print("\n--- 自定义排序的SHAP摘要图 ---")
shap.summary_plot(
    shap_values_ordered_for_plot,
    X_ordered_for_plot,
    plot_type="bar",
    feature_names=custom_feature_order, # 传入自定义顺序的特征名称
    sort=False # 禁用自动排序
)
plt.title("Custom Ordered SHAP Summary Plot")
plt.show()

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5. 注意事项

feature_names 参数： 确保在调用 shap.summary_plot 时，feature_names 参数传入的列表与你重排后的数据列顺序严格一致。这是图表正确显示特征名称的关键。
数据维度匹配： 传入 shap.summary_plot 的 shap_values 和特征数据 (X) 必须具有相同的样本数和特征数。在进行重排操作时，务必保持这种对应关系。
Pandas的便利性： 使用Pandas DataFrame进行列重排非常方便直观。如果你的数据已经是DataFrame格式，则可以省去 to_numpy() 的转换步骤（尽管 shap.summary_plot 也能接受DataFrame作为输入）。
plot_type 的选择： summary_plot 支持多种 plot_type，如 "bar" (条形图) 和 "dot" (点图)。自定义排序的方法适用于所有这些类型。

6. 总结

通过灵活运用 shap.summary_plot 的 sort=False 参数，并结合Pandas DataFrame强大的数据操作能力，我们可以轻松地实现SHAP摘要图中特征的自定义排序。这不仅提高了图表的可控性，也使得我们能够根据特定的分析需求或业务背景，更有效地解读模型解释结果，从而增强模型的可解释性和沟通效率。

以上就是在SHAP summary_plot中自定义特征显示顺序的教程的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！