Matplotlib 如何将 SHAP 总结图保存为 PDF/SVG

在 SHAP（SHapley Additive exPlanations）的解释性模型解释中，通常会用到 SHAP 总结图。Matplotlib 是一个广泛使用的用于绘制数据可视化图形的 Python 库，我们可以使用 Matplotlib 将 SHAP 总结图保存为 PDF 或 SVG 文件。

本文将介绍如何在 Python 中使用 Matplotlib 将 SHAP 总结图保存为 PDF 或 SVG 文件。

阅读更多：Matplotlib 教程

准备工作

为了方便演示，我们将使用 iris 数据集和 XGBoost 分类器进行 SHAP 值计算。具体步骤如下：

加载 iris 数据集

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data

划分数据集

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, iris.target, random_state=42, test_size=0.5)

训练分类器

from xgboost import XGBClassifier
clf = XGBClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

计算 SHAP 值

import shap
explainer = shap.TreeExplainer(clf)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)

使用 Matplotlib 保存 SHAP 总结图

为了将 SHAP 总结图保存为 PDF 或 SVG 文件，我们可以使用 Matplotlib 的 savefig 函数。该函数可接受保存文件的文件名和文件格式作为参数。以下代码演示了如何使用 Matplotlib 保存 SHAP 总结图：

import matplotlib.pyplot as plt
shap.summary_plot(shap_values, X_test, plot_type="bar")
plt.savefig("shap_summary.pdf", bbox_inches='tight')
plt.savefig("shap_summary.svg", bbox_inches='tight')

在此示例中，我们将 SHAP 总结图存储为 PDF 和 SVG 格式的文件。注意，我们在调用 savefig 函数时传递了一个参数 bbox_inches=’tight’。这将有助于消除图形周围的空白边距。