SHAPで 回帰も二値もマルチもグラフ表示したい。

Question

GoogleColabで、SHAPを実行しています。

TreeExplainer、モデルはxgbです。
force plotは、回帰と二値分類の場合、以下で描画。

shap.initjs()
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, X_selected) 

マルチ分類の場合、以下で描画。

shap.initjs()
shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1], X_selected)

データセットのタイプ毎にコード操作は面倒なので、

マルチ分類データですよ等と事前に認識させて、

shap.initjs()
if dataset == ‘multi’:
    shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1], X_selected)
else:
　shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, X_selected) 

として実行しても表示されません。

すこし強引ですが、以下を実行しても表示されませんでした。

shap.initjs()
try:
　shap.force_plot(explainer.expected_value[1], shap_values[1], X_selected)
except:
　pass

try:
　shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, X_selected) 
except:
　pass

何かうまい方法をご存知の方がおられましたら、ご教示お願いできませんでしょうか？

※以下が現在の実行コードです。以下の実行コードに上記の変更を加えてもうまくいかなかったということになります。

#@title **Classification**（分類）or **Regression**（回帰）
#回帰か分類かによってXGB.XGBClassifierを実行するか、XGB.XGBRegressorを実行するかを変えるため、ココで区分。

#@title **Classification**（分類）or **Regression**（回帰）
dataset_type = 'Classification' #@param ["Classification", "Regression"]


#@title **Load Dataset**
if dataset =='Upload':
  from google.colab import files
  uploaded = files.upload()#Upload
  target = list(uploaded.keys())[0]
  df = pd.read_csv(target)

FEATURES = df.columns[:-1]
TARGET = df.columns[-1]
X = df.loc[:, FEATURES]
y = df.loc[:, TARGET]


#@title **SHAP summary plot**

import xgboost as XGB
import shap

#XGB
if dataset_type == 'Regression':
  xgb = XGB.XGBRegressor(random_state=0)
else:
  xgb = XGB.XGBClassifier(random_state=0)

xgb.fit(X, y)

#SHAP
explainer = shap.TreeExplainer(xgb)
shap_values = explainer.shap_values(X)


#@title **SHAP summary plot**
shap.summary_plot(shap_values,X)


#@title **SHAP force plot**
shap.initjs()
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, X)

Comments

[退会済みユーザー]

動作確認に必要な再現できる最小限のサンプルを</>ボタンで表示される記号の間に挟んで掲載できますか？

[退会済みユーザー]

加筆修正ありがとうございます。あとは動作確認のためのデータが必要です。
例えばですが、
https://www.medi-08-data-06.work/entry/how_to_use_shap
に、SHAPの例があり、
> #データセットの読込
> X,y = shap.datasets.adult()
とすると、shapライブラリの動作確認用のサンプルデータがロードできるようです。

Q. hima2b4さんと同じデータを同じように走らせ動作確認をできるようにできますか？
　 つまるところ、同じデータを同じコードで走らせないときちんと検証ができない、という話です。

例えば、
・　上記のサンプルデータを使って同じ状況を再現できるようにする
・　hima2b4さんの使っているデータをアップロードして同じコードを検証できるようにする
どちらでも構いませんが、2つ目のやり方が簡単そうに思います。

Answer 1

forteenlenghさん、朝早くから丁寧なお返事、誠にありがとうございます。

リンクいただいた記事、確認させていただき、回帰、分類ともに同じ枠組みで実行するのは、実用においては適切ではないなと思うに至りました。
binaryの場合は、クラス指定なく視認できていましたので「multiも統合してやろう」というのが意図でしたが、multiの場合、shap.summary_plot(shap_values,X) では、各クラスののmeanSHAPが積み上げ棒グラフで表示されますが、scatter plotやforce plotは、視認したいクラスを[1]のように指定する必要がある。統合したとしてもmultiだけはこの指示が必要になる＝分けてクラス変更が柔軟にできた方が使い勝手がいいと感じたからです。
元々の問いとは異なりますが、お返事いただいたことで気がつけました。ありがとうございました。

一方、if文で条件分岐させて、trueとfalseで異なる SHAPグラフを表示させたいということはあると思いますので、同じくご連絡いただいたデータセットセット等でdisplay(shap.summary....)などとするといけるのかな？！等、試行してみようと思います。

繰り返しとなりますが、感謝申し上げます。