shapで解析した結果を可視化しようとした際、よくわからないmatplotlibのエラーに遭遇した。

調べても出てこず、色々試した結果うまくいったのでエラーコードと共に対処法を示す。

バグなのか仕様変更なのかはわかっていない。


状況

以下に簡単な状況の再現を行った。

当方M1 Macであるが、これがアーキテクチャ/OSに依存する問題なのかはわかっていない。

import sys

import sklearn
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

import shap

バージョン

print("Python version: {}".format(sys.version))
print("Matplotlib version: {}".format(mpl.__version__))
print("SHAP version: {}".format(shap.__version__))
print("scikit-learn version: {}".format(sklearn.__version__))
Python version: 3.8.13 | packaged by conda-forge | (default, Mar 25 2022, 06:05:16)
[Clang 12.0.1 ]
Matplotlib version: 3.6.0
SHAP version: 0.41.0
scikit-learn version: 1.1.2

データセットの準備

data = load_diabetes(as_frame=True)
X, y = data.data, data.target
display(X.head(), y.head())
age sex bmi bp s1 s2 s3 s4 s5 s6
0 0.038076 0.050680 0.061696 0.021872 -0.044223 -0.034821 -0.043401 -0.002592 0.019907 -0.017646
1 -0.001882 -0.044642 -0.051474 -0.026328 -0.008449 -0.019163 0.074412 -0.039493 -0.068332 -0.092204
2 0.085299 0.050680 0.044451 -0.005670 -0.045599 -0.034194 -0.032356 -0.002592 0.002861 -0.025930
3 -0.089063 -0.044642 -0.011595 -0.036656 0.012191 0.024991 -0.036038 0.034309 0.022688 -0.009362
4 0.005383 -0.044642 -0.036385 0.021872 0.003935 0.015596 0.008142 -0.002592 -0.031988 -0.046641
0    151.0
1     75.0
2    141.0
3    206.0
4    135.0
Name: target, dtype: float64

学習

rf = RandomForestRegressor(random_state=334, n_jobs=-1).fit(X, y)

shap valueの計算

explainer = shap.TreeExplainer(rf)
shap_values = explainer.shap_values(X)

summary_plotの作成

shap.summary_plot(shap_values, X)
No data for colormapping provided via 'c'. Parameters 'vmin', 'vmax' will be ignored



---------------------------------------------------------------------------

ValueError                                Traceback (most recent call last)

Cell In [6], line 1
----> 1 shap.summary_plot(shap_values, X)


File ~/miniforge3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/shap/plots/_beeswarm.py:865, in summary_legacy(shap_values, features, feature_names, max_display, plot_type, color, axis_color, title, alpha, show, sort, color_bar, plot_size, layered_violin_max_num_bins, class_names, class_inds, color_bar_label, cmap, auto_size_plot, use_log_scale)
    863 m = cm.ScalarMappable(cmap=cmap if plot_type != "layered_violin" else pl.get_cmap(color))
    864 m.set_array([0, 1])
--> 865 cb = pl.colorbar(m, ticks=[0, 1], aspect=80)
    866 cb.set_ticklabels([labels['FEATURE_VALUE_LOW'], labels['FEATURE_VALUE_HIGH']])
    867 cb.set_label(color_bar_label, size=12, labelpad=0)


File ~/miniforge3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/pyplot.py:2053, in colorbar(mappable, cax, ax, **kwargs)
   2048     if mappable is None:
   2049         raise RuntimeError('No mappable was found to use for colorbar '
   2050                            'creation. First define a mappable such as '
   2051                            'an image (with imshow) or a contour set ('
   2052                            'with contourf).')
-> 2053 ret = gcf().colorbar(mappable, cax=cax, ax=ax, **kwargs)
   2054 return ret


File ~/miniforge3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/figure.py:1256, in FigureBase.colorbar(self, mappable, cax, ax, use_gridspec, **kwargs)
   1254 if cax is None:
   1255     if ax is None:
-> 1256         raise ValueError(
   1257             'Unable to determine Axes to steal space for Colorbar. '
   1258             'Either provide the *cax* argument to use as the Axes for '
   1259             'the Colorbar, provide the *ax* argument to steal space '
   1260             'from it, or add *mappable* to an Axes.')
   1261     current_ax = self.gca()
   1262     userax = False


ValueError: Unable to determine Axes to steal space for Colorbar. Either provide the *cax* argument to use as the Axes for the Colorbar, provide the *ax* argument to steal space from it, or add *mappable* to an Axes.

2022-10-05-shap-summary-plot-matplotlib-unable-to-determine-axes_12_2.png

こんな感じのエラーに遭遇した。

画像は生成されているが、カラーバーが表示されていない。

エラーメッセージを読めばわかるが、colorbarにまつわるエラーなのでcolor_bar=Falsesummary_plotの引数に入れるとエラーにはならなくなる(当然カラーバーが表示されない)。

調べたところ

これはmatplotlib 3.6.0において起こる問題のよう。

shapにおいてではないが、issueに同様の報告があった。

今日(2022/10/05)時点ではopenなのでまだ対処できていないという状況だろう。

対処法

3.6.0ではなく、別のバージョンのmatplotlibを使う。

ちなみに上記のコードはmatplotlib==3.5.2において動作を確認した。

コメント

issueで色々やり取りされているので、おそらく修正されるだろうと期待している。