为什么我用Python绘制的SHAP图显示为灰色而非红蓝色？

• 特征值矩阵缺失
  调用shap.summary_plot()等可视化函数时，必须同时传入SHAP值数组和原始特征矩阵X两个核心参数，缺少特征矩阵时SHAP无法基于特征数值的高低映射红蓝配色，会直接输出灰色图。
• Catboost输出的SHAP值维度不匹配
  分类任务中Catboost原生输出的SHAP值为三维数组（样本数×特征数×类别数），直接传入绘图函数会导致格式识别错误。二分类场景下可通过shap_values = explainer(X)[:,:,1]提取正类对应的SHAP值后再绘图，多分类场景按需指定对应类别维度即可。
• 颜色映射配置错误
  检查绘图代码是否误将cmap参数设置为灰度色系，可显式指定配色参数覆盖默认配置，示例代码：shap.summary_plot(shap_values, X, cmap="RdBu_r")。
• 特征未做数值化编码
  若传入的特征全为字符串类型的类别特征，SHAP无法判定特征值高低，无法生成渐变配色，需要先将类别特征编码为数值型后再传入SHAP解释器。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者new_to_ds