为什么所有AI都认为塑形值的计算如下？
X_sample = pd.DataFrame(X_train_resampled, columns=X.columns)[:500]
explainer_rf = shap.TreeExplainer(rf_model)
shap_values_rf = explainer_rf.shap_values(X_sample)
结果shap_values_rf
尺寸应为[class，sample_num，功能]，但实际上，我的输出是[sample_num，feature，class]。我迫切需要对此进行合理的解释。
无效，我尝试了许多AI来生成Shap摘要图，并且尺寸似乎存在问题。即使使用默认的IRIS数据集，描述的问题仍然存在。 AI始终假设类维度处于第一个位置。
可能只是因为您正在执行最新版本，因此开发人员只是更改了Argu的维度。许多接受过旧文档培训的AI模型仍然参考先前的格式