SHAP値算出時のエラー

Question

実現したいこと

コードの以下の部分でのエラー対処
shap_values = explainer.shap_values(input_data)

該当のソースコード

import pandas as pd
import tensorflow as tf
import shap
from tensorflow.keras.models import load_model

# ファイルパスを設定
model_name = 'model_name .h5'  # モデルファイルのパス
input_data_path = 'input_data_path.csv'  # 入力データのパス

# モデルとデータの読み込み
model = load_model(model_name)
input_data = pd.read_csv(input_data_path)

# SHAP値の計算（ディープラーニングモデル用のDeepExplainerを使用）
explainer = shap.DeepExplainer(model, input_data)
shap_values = explainer.shap_values(input_data)

# SHAP値の可視化
# SHAPサマリープロット（特徴の重要度とその影響の方向を示す）
shap.summary_plot(shap_values, input_data)

発生している問題・エラーメッセージ

phase = tf.keras.backend.learning_phase()
AttributeError: module 'keras._tf_keras.keras.backend' has no attribute 'learning_phase'

試したこと

tensorflowとshapの互換性が問題らしい。。
現状の環境
TensorFlow version: 2.15.0
SHAP version: 0.44.0
python：3.10

Comments

[meg_]

下記コードはエラーなく実行できますか？
import tensorflow as tf
tf.keras.backend.learning_phase()

[hiro_11111111]

コメントありがとうございます！
上記コード、エラーが出ました。
tf.keras.backend.learning_phase()
AttributeError: module 'keras._tf_keras.keras.backend' has no attribute 'learning_phase'

[meg_]

当方の環境では tensorflow 2.10.1 でエラーはでません。tensorflowのバージョンを色々変えて試してみてはどうでしょうか？

[hiro_11111111]

色々とご回答、大変ありがとうございました。
tensorflow 2.10.1など試してみます。