SHAP summary_plot条形图与常规图Y轴特征不一致问题咨询

这个现象不是代码bug，是SHAP针对分类任务的固有默认排序逻辑差异导致的。

两类图表的默认排序规则 #

• 条形图（指定plot_type="bar"）：默认统计所有类别下每个特征的平均绝对SHAP值的全局均值，按该综合值从高到低排序展示特征，反映特征对全部分类类别的整体贡献度。
  随机森林分类器调用shap_values()会返回长度等于类别数的列表，每个元素对应一个类别的SHAP值矩阵，条形图默认会遍历所有类别的SHAP值做聚合计算后排序。
• 默认蜂群图（不指定plot_type）：旧版本SHAP（0.40之前的主流稳定版）在传入多类别SHAP值列表时，会默认取列表最后一个元素（通常对应分类任务的正类），单独计算该类别下每个特征的平均绝对SHAP值，按单类别贡献度排序，不会做跨类别聚合。

顺序差异的核心原因 #

两个图排序时依赖的统计口径完全不同：一个是跨类别聚合后的全局贡献排序，一个是单个类别（默认最后一类）的贡献排序。当不同特征在不同类别上的贡献度差异较大时，Y轴的特征顺序、甚至Top特征的展示范围都会出现明显差异。

对齐两类图表顺序的方法 #

不需要手动提前对特征做排序，只要统一两个图的SHAP值统计口径即可：

1. 如果要统一展示单类别（比如二分类的正类）的特征贡献，绘图时明确传入对应类别的SHAP值矩阵即可：

import shap

explainer = shap.TreeExplainer(clf)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
# 二分类场景取索引为1的正类SHAP值，两个图使用同一份数据
target_shap = shap_values[1]
shap.summary_plot(target_shap, X_test, plot_type="bar")
shap.summary_plot(target_shap, X_test)

2. 如果要让蜂群图和默认条形图一致，使用跨类别全局贡献排序，调用蜂群图时增加class_inds="all"参数即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joe