我目前正在研究一个分类问题，并希望创建特征重要性的可视化。我使用已经提供特征重要性图的 Python XGBoost 包。但是，我发现 shap ( https://github.com/slundberg/shap )，这是一个 Python 库，可以根据树分类器为特征重要性创建非常好的图。一切正常，我也可以将创建的图保存为 PNG，但是，如果我尝试将其保存为 PDF 或 SVG，则会出现异常。这是我在做什么：
首先，我训练 XGBoost 模型并取回由 表示的模型bst。
train = remove_labels_for_binary_df(dataset_fc_baseline_1[0].train)
test = remove_labels_for_binary_df(dataset_fc_baseline_1[0].test)
results, bst = xgboost_with_bst(*transform_feat_to_num(train, test))
然后我创建 shap 值，使用这些值来创建汇总图并保存创建的可视化。如果我将绘图另存为plt.savefig('shap.png').
import shap
import matplotlib.pyplot as plt
shap.initjs()
explainer = shap.TreeExplainer(bst)
shap_values = explainer.shap_values(train)
fig = shap.summary_plot(shap_values, train, show=False)
plt.savefig('shap.png')
但是，我需要 PDF 或 SVG 图而不是 png，因此尝试保存它plt.savefig('shap.pdf')，通常可以正常工作，但会为 shap 图产生以下异常。
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ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-39-49d17973f438> in <module>()
1 fig = shap.summary_plot(shap_values, train, …