shap値関連グラフにおける説明変数名の表記方法

Question

1.質問内容
shap値により、説明変数と目的変数の関連をグラフ化しました。
参考コードを実行してもらうと、２つのプロットグラフの説明
変数がfeature0~12で示されており、これを、以下の説明変数
名で示したいのです。
CRIM ZN INDUS CHAS NOX ... B LSTAT

よろしくお願いいたします。

2.参考コード

#ボストン住宅価格データセットの読み込み
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
#説明変数
X = boston.data
#目的変数
y = boston.target
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame

df = DataFrame(X, columns = boston.feature_names).assign(MEDV=np.array(y))

# ヘッダ出力
df.head

# scikit-learnの準備
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 訓練データとテストデータに8:2で分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# xgboostのモデルを作成

model = GradientBoostingRegressor(n_estimators=1000, max_depth=50,random_state=0)
# モデルの訓練
model.fit(X_train, y_train)

!pip install shap
import shap

# explain the model's predictions using SHAP
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X)

# summarize the effects of all the features
# beeswarmによるプロット
shap.plots.beeswarm(shap_values)
# barによるプロット
shap.plots.bar(shap_values)

Answer 1

explainer = shap.Explainer(model)

の箇所を

explainer = shap.Explainer(model, feature_names=boston.feature_names)

に変更します。

Comments

[kouji_39]

ありがとうございます。特徴量の項目名がグラフに反映されました。