Python 逻辑回归的Shapley？

shapley支持逻辑回归模型吗

运行我得到的以下代码：

logmodel = LogisticRegression()
logmodel.fit(X_train,y_train)
predictions = logmodel.predict(X_test)
explainer = shap.TreeExplainer(logmodel )

Exception: Model type not yet supported by TreeExplainer: <class 'sklearn.linear_model.logistic.LogisticRegression'>

logmodel=logistic回归（）
logmodel.fit（X_系列、y_系列）
预测=对数模型预测（X_检验）
explainer=shap.treeeexplainer（logmodel）
例外：TreeExplainer尚不支持模型类型：

---

另外，对于不同的模型，你应该使用不同的解释者。

根据定义，形状是模型不可知的。看起来您刚刚选择了一个不适合您的模型类型的解释者。我建议查看内核解释程序，正如创建者所描述的那样

内核SHAP的一种实现，一种模型不可知的方法，用于估计任何模型的SHAP值。由于KernelExplainer没有对模型类型进行假设，因此它比其他特定于模型类型的算法要慢

---

Shap的文档大部分是可靠的，并且有一些不错的例子

逻辑回归是一个线性模型，所以你应该使用线性解释者。

逻辑回归是一个线性模型。

我明白了。谢谢，这比我想象的要简单，我很感激，没问题。很高兴这有帮助。