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SHAP 分析 ---print(开始进行 SHAP 分析...)# 创建一个解释器# 对于树模型使用 shap.TreeExplainer 效率更高explainershap.TreeExplainer(model)# 计算测试集的 SHAP 值# 注意explainer(X) 返回的是一个 Explanation 对象shap_valuesexplainer(X_test)print(SHAP 值计算完成)# --- 4. SHAP 可视化与解读 ---# 设置 matplotlib 使用支持中文的字体以防图例乱码plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei]# 图一SHAP Summary Plot (bar) - 全局特征重要性print(\n正在生成全局特征重要性图...)plt.figure()shap.summary_plot(shap_values,X_test,plot_typebar,showFalse)plt.title(全局特征重要性 (Bar))plt.show()# 图二SHAP Summary Plot (beeswarm) - 特征影响分布print(\n正在生成特征影响分布图 (Beeswarm)...)plt.figure()shap.summary_plot(shap_values,X_test,showFalse)plt.title(特征影响分布图)plt.show()# 图三SHAP Force Plot - 单个样本的局部解释# 解释测试集中的第一个样本print(\n正在生成第一个测试样本的力图 (Force Plot)...)# 需要加载JS库确保在Jupyter环境中能正确显示shap.initjs()# shap.force_plot(base_value, shap_values_for_one_sample, features_for_one_sample)force_plotshap.force_plot(explainer.expected_value,shap_values.values[0,:],X_test.iloc[0,:])# force_plot # 在 notebook 中直接显示# 如果不在notebook中可以保存为html# shap.save_html(force_plot_sample_0.html, force_plot)# print(力图已保存为 force_plot_sample_0.html)print(\n--- SHAP 值数据结构探索 ---)print(fexplainer.expected_value (基准值):{explainer.expected_value})print(fshap_values 对象的类型:{type(shap_values)})print(fSHAP 值的形状 (shap_values.values.shape):{shap_values.values.shape})print(f测试集的形状 (X_test.shape):{X_test.shape})print(结论SHAP 值的形状 (样本数, 特征数) 与测试集完全对应)【代码与结果解读】点击展开/折叠查看详细注释与结果分析1. 全局特征重要性 (Bar Plot)解读: 这张图告诉我们在全局来看哪个特征对模型的贡献最大。它将每个特征在所有样本上的 SHAP 值的绝对值取平均。从图中可知MedInc(收入中位数) 是最重要的特征其次是AveOccup(平均入住人数)。2. 特征影响分布 (Beeswarm Plot)解读: 这是 SHAP 最强大、信息量最丰富的图垂直方向: 特征的重要性排序与 Bar Plot 一致。水平方向: SHAP 值。正值表示该特征将预测结果推高负值表示推低。点的颜色: 特征的原始值大小。红色表示值高蓝色表示值低。综合分析: 以MedInc为例红色的点高收入基本都在 SHAP 值的正半轴说明收入越高房价预测越高这符合常识。而AveOccup则相反红色的点高入住人数多在负半轴说明平均入住人数越多房价预测越低。3. 局部解释 (Force Plot)解读: 这张图精妙地展示了对于单个样本模型是如何做出决策的。base value(基准值): 2.069是所有训练样本预测的平均房价。output value(预测值): 0.69是模型对这个样本的最终预测房价。红色部分: 将预测推高的特征。如Latitude、HouseAge。蓝色部分: 将预测推低的特征。如MedInc、AveRooms。综合分析: 对于这个样本虽然它的MedInc很低蓝色拉低房价但由于其他特征如Latitude的综合作用最终预测值比基准值要低。所有红色和蓝色力量的“合力”将预测从base_value推到了最终的output value。四、总结与心得今天的学习是一次从“术”到“道”的深刻体验收获巨大编程的“第一性原理”: 我深刻地认识到与其在报错的海洋里挣扎不如回归本源理解数据的shape和函数的 I/O。这个看似简单的习惯是串起所有复杂技术、解决未知问题的万能钥匙。解释性的力量: SHAP 让我第一次“看清”了黑箱模型的内部世界。它不仅给出了“哪个特征重要”的全局视图更能“因人而异”地给出每个预测的详细归因这在金融风控、医疗诊断等高风险领域是无价的。从抽象到具象的智慧: “奶茶店分钱”的比喻将高深的博弈论思想变得触手可及。这让我明白掌握一个复杂概念最好的方式就是找到一个恰当的、生活化的类比。对错误的敬畏与利用: 课程中反复强调的“代码跑不通”问题让我不再视错误为洪水猛兽而是将其看作一次深入理解库版本、环境差异和代码内在逻辑的绝佳机会。感谢 浙大疏锦行 老师带来的精彩一课这不仅是关于 SHAP 的课程更是关于如何成为一个更优秀的思考者和问题解决者的课程。