1.问题描述

SHAP用于特征解释，对于机器学习方法往往需要对原始特征进行编码，而SHAP在绘制单个样本时，会显示每个特征及其取值，而这个取值已经是编码后的，通常无法确定其含义。如：
下图所示的拍卖公司、城市和作者信息。

预期达到的效果：

2.实现代码

将原始的shap_value传入自定义类实例中，使用新实例绘制即可

完整代码

#定制类以修改显示出来的特征名
class MyExplanation(shap._explanation.Explanation):
   def __init__(self,shape_value,column_names):
      super(MyExplanation,self).__init__(shape_value)
      self.values = shape_value.values
      self.base_values = shape_value.base_values
      self.feature_names = shape_value.feature_names
      self.data = []
      data = list(shap_value.data[0])
      #遍历特征名
      for i,feature_name in enumerate(self.feature_names):
         self.data.append(data[i])
         #如果特征名需要修改
         if feature_name in column_names:
            self.data[i] = column_names[feature_name]
      #原始data为[[]]类型
      self.data = [self.data]

my_shap_value = MyExplanation(shap_value,{"作者":"佚名","拍卖城市":"北京","拍卖公司":"保利"})
my_shap_value

对比效果：

3.解决思路

（1）研究shap_value属性

发现其特征取值就是data，只需要修改data值即可，然而该属性私有化了，无法直接修改

（2）研究shap_value的类型

发现是shap._explanation.Explanation类型，于是尝试继承该类，实验可行

4.提示

(1) 关于中文乱码修改字体解决而负号依旧乱码问题

设置的字体必须兼容中英文，负号属于英文字符

import matplotlib.pyplot as plt
#设置字体(必须兼容中英文，否则负号会出现问题）
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["Microsoft YaHei"] 
#该语句解决图像中的“-”负号的乱码问题
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False