我试图了解下面预测模型的形状值。请帮助我理解 o/p of value & explainer 是什么意思？
I'm trying to understand the shap values of a predictive model below. Please help me understand what's the o/p of value & explainer means?
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=42)
rf_model= RandomForestClassifier()
rf_model.fit(x_train, y_train)
rf_pred = rf_model.predict(x_test)
import shap
rf_explainer = shap.TreeExplainer(rf_model, x_train)
rf_vals = rf_explainer.shap_values(x_train)
o/p: 100%|===================| 4778/4792 [03:26<00:00]
rf_explainer.expected_value
o/p: 数组([0.5763, 0.4237])
（虽然有了总结图，我明白了每个特征对模型的贡献是什么）
（请解释一下输出中的数字是什么意思（4778/4792 和数组（[0.5763，0.4237]）））
rf_explainer.expected_value 是所谓的“基值”，即模型在整个数据集上的“预期”值，这反过来意味着模型在不知道数据的情况下会预测什么。这些接近但不完全等于 class 频率。
解释模型的预测时：
- 您从基值开始，所有数据点都相同（在提供的背景数据集上）。
- 在它们之上添加 SHAP 值以获得实际的模型预测。 SHAP 值将显示特定特征对感兴趣的预测的贡献。
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.3,random_state=42)
rf_model= RandomForestClassifier()
rf_model.fit(x_train, y_train)
rf_pred = rf_model.predict(x_test)
import shap
rf_explainer = shap.TreeExplainer(rf_model, x_train)
rf_vals = rf_explainer.shap_values(x_train)
o/p: 100%|===================| 4778/4792 [03:26<00:00]
rf_explainer.expected_value
o/p: 数组([0.5763, 0.4237])
（虽然有了总结图，我明白了每个特征对模型的贡献是什么） （请解释一下输出中的数字是什么意思（4778/4792 和数组（[0.5763，0.4237]）））
rf_explainer.expected_value 是所谓的“基值”，即模型在整个数据集上的“预期”值，这反过来意味着模型在不知道数据的情况下会预测什么。这些接近但不完全等于 class 频率。
解释模型的预测时：
- 您从基值开始，所有数据点都相同（在提供的背景数据集上）。
- 在它们之上添加 SHAP 值以获得实际的模型预测。 SHAP 值将显示特定特征对感兴趣的预测的贡献。