我在阅读https://towardsdatascience.com/explain-your-model-with-the-shap-values-bc36aac4de3d，尝试让force_plot输出图像。

我使用的是Ubuntu 20.04上的Python 3.8.5

我运行了以下代码：

shap.initjs()# Write in a functionrandom_picks = np.arange(1,330,50) # Every 50 rowsS = X_test.iloc[random_picks]def shap_plot(j):    explainerModel = shap.TreeExplainer(xg_clf)    shap_values_Model = explainerModel.shap_values(S)    p = shap.force_plot(explainerModel.expected_value, shap_values_Model[j], S.iloc[[j]])    return(p)z = shap_plot(3)

结果返回的是<shap.plots._force.AdditiveForceVisualizer object at 0x7f1568cac070>

我不是Python专家，所以我尝试查看这些数据：

display(z)

但display未定义。

而print(z)只返回对象的名称，并不能帮助我看到绘制的图像。

我也尝试使用已经加载的matplotlib，

def shap_plot(j):    explainerModel = shap.TreeExplainer(xg_clf)    shap_values_Model = explainerModel.shap_values(S)    p = shap.force_plot(explainerModel.expected_value, shap_values_Model[j], S.iloc[[j]])    plt.savefig('tmp.svg')    plt.close()    return(p)shap_plot(3)

但这只生成了一张空白图像。

如果有错误，我没有看到。

如何让这个shap.force_plot显示图像呢？

回答：

解决方案在手册中：

help(shap.force_plot)

显示如下内容

matplotlib : bool        Whether to use the default Javascript output, or the (less developed) matplotlib output. Using matplotlib can be helpful in scenarios where rendering Javascript/HTML is inconvenient.

确实，对于我的用途来说，运行笔记本非常不方便。

所以为了保存图像：

def shap_plot(j):    explainerModel = shap.TreeExplainer(xg_clf)    shap_values_Model = explainerModel.shap_values(S)    p = shap.force_plot(explainerModel.expected_value, shap_values_Model[j], S.iloc[[j]], matplotlib = True, show = False)    plt.savefig('tmp.svg')    plt.close()    return(p)