我正在使用 Catboost 并希望可视化 shap_values：
from catboost import CatBoostClassifier
model = CatBoostClassifier(iterations=300)
model.fit(X, y,cat_features=cat_features)
pool1 = Pool(data=X, label=y, cat_features=cat_features)
shap_values = model.get_feature_importance(data=pool1, fstr_type='ShapValues', verbose=10000)
shap_values.shape
Output: (32769, 10)
X.shape
Output: (32769, 9)
然后我执行以下操作并引发异常：
shap.initjs()
shap.force_plot(shap_values[0,:-1], X.iloc[0,:])
例外：在 v0.20 force_plot 现在需要基值作为第一个参数！尝试 shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values) 或对于多输出模型尝试 shap.force_plot(explainer.expected_value[0], shap_values[0])。
以下工作，但我想让 force_plot() 工作：
shap.initjs()
shap.summary_plot(shap_values[:,:-1], X)
我阅读了文档，但无法理解解释器。我试过：
explainer = shap.TreeExplainer(model,data=pool1)
#Also tried:
explainer = shap.TreeExplainer(model,data=X)
但我得到：TypeError: ufunc 'isnan' 不支持输入类型，并且根据转换规则 ''safe'' 无法将输入安全地强制转换为任何支持的类型
任何人都可以指出我正确的方向吗？谢谢