Gráficos de força¶

Use a função plot_force() para criar uma visualização que mostre como cada recurso contribui para a previsão do seu modelo. A contribuição de um recurso é representada por uma seta que direciona a previsão do modelo para cima ou para baixo do valor base.

Exemplo de gráfico de força mostrando contribuições de recursos para uma previsão de modelo

O tamanho da seta no gráfico de força corresponde ao tamanho da magnitude. Na figura anterior, feature_5 tem a maior influência positiva, empurrando a previsão para cima, enquanto feature_4 tem a maior influência negativa, reduzindo a previsão. O valor final previsto é de aproximadamente 4.

Argumentos exigidos¶

Argumento	Descrição
`shap_row`	Uma série do Pandas ou linha do Snowpark contendo valores SHAP para uma instância específica. Os valores SHAP representam o quanto cada recurso contribui para a previsão.
`features_row`	Uma série do Pandas ou linha do Snowpark contendo os valores de recurso reais para a mesma instância. Esses valores são mostrados junto com suas contribuições.

Argumentos opcionais¶

Argumento	Descrição
`base_value`	O valor base que representa a previsão média do modelo. O padrão é 0,0, mas normalmente deve ser definido como o valor médio de previsão do modelo.
`figsize`	Uma tupla de (largura, altura) que controla o tamanho do gráfico. Usa um tamanho padrão de (1.400, 500) se não for especificado.
`contribution_threshold`	Um fluxo entre 0 e 1 que filtra quais recursos exibir. Somente recursos com valores SHAP absolutos maiores que este limite (como uma porcentagem de valores SHAP totais absolutos) serão mostrados. O padrão é 0,05 (5%).

A função retorna um gráfico que visualiza os seguintes itens:

A previsão do modelo como ponto de partida
Contribuições positivas (aumento da previsão) em vermelho
Contribuições negativas (diminuição da previsão) em azul
Nomes de recursos, valores de recursos e valores de influência como anotações

A visualização pode ser útil para entender os seguintes pontos de dados:

Quais recursos têm a maior influência em uma previsão específica
Se cada recurso aumenta ou diminui a previsão
A magnitude da contribuição de cada recurso
Como os recursos se combinam para chegar à previsão final

Nota

Se nenhum recurso atender ao limite de contribuição, ou se um limite inválido for fornecido (não entre 0 e 1), a função gerará um SnowflakeMLException.