要保存一个 SHAP(SHapley Additive exPlanations)文本绘图在词级别,可以按照以下步骤进行操作:
你可以使用以下命令来安装这些库:
pip install shap
pip install matplotlib
shap
和 matplotlib.pyplot
库,并且准备一个你想要解释的模型。import shap
import matplotlib.pyplot as plt
# 准备你的模型
model = ... # 你的模型
shap
库中的 TokenExplainer
类生成 SHAP 值。TokenExplainer
类可以计算每个词对模型预测的贡献。explainer = shap.Explainers.token(model)
shap_values = explainer(["your text"])
shap
库中的 shap.plots.text
函数绘制 SHAP 文本图。shap.plots.text(shap_values[0])
matplotlib.pyplot
库中的 savefig
函数保存绘制的图像。plt.savefig("shap_text_plot.png")
完整的代码示例如下:
import shap
import matplotlib.pyplot as plt
# 准备你的模型
model = ... # 你的模型
# 生成 SHAP 值
explainer = shap.Explainers.token(model)
shap_values = explainer(["your text"])
# 绘制 SHAP 文本图
shap.plots.text(shap_values[0])
# 保存图像
plt.savefig("shap_text_plot.png")
请注意,在代码示例中的 ...
处需要根据你的实际情况填写相应的代码。此外,你还需要将 "your text"
替换为你想要解释的文本。