为了让初学者也能方便地进行机器学习模型的可解释性操作，我将SHAP可解释绘图进行GUI化，通过上传数据，用户可以直观地进行模型解释，这篇文章将与之前上传的SHAP文章进行对应，使用相同的模型和数据进行处理，以便读者更好地学习和理解SHAP解释，如果你只是为了了解SHAP我认为前面的SHAP文章（SHAP全解析：机器学习、深度学习模型解释保姆级教程）已经能满足你的要求没有必要购买，当然也可以 支持博主来进行这篇文章的学习，因为博主一直以来稳定的内容更新非常耗时，感谢大家的支持！
程序功能
代码创建了一个GUI应用程序，用于加载数据、运行LightGBM模型并生成各种SHAP解释图，当然这里的模型读者是可以后期自行更改的，详细的代码流程参考下面：
模型部分
- 目标特征选择：允许用户指定需要预测的目标特征
- 文件上传：用户可以上传Excel文件以加载数据
- 运行模型： 训练LightGBM模型，并计算模型性能指标，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和R-squared
shap部分
SHAP解释图
- 数据集选择：用户可以选择使用训练集、验证集或测试集
- 配色方案：用户可以选择配色方案
- 功能：点击按钮生成SHAP解释图，并在窗口中显示
依赖图
- 数据集选择：用户可以选择使用训练集、验证集或测试集
- 特征选择：用户可以选择要分析的特征和交互特征
- 功能：点击按钮生成依赖图，并在窗口中显示
Force Plot图
- 数据集选择： 用户可以选择使用训练集、验证集或测试集
- 样本索引选择：用户可以指定样本索引
- 功能：点击按钮生成Force Plot，并在窗口中显示
相互作用图
- 数据集选择： 用户可以选择使用训练集、验证集或测试集
- 功能：点击按钮生成相互作用图，并在窗口中显示
热图
- 数据集选择： 用户可以选择使用训练集、验证集或测试集
- 数据范围选择：用户可以选择数据范围（起始:结束）
- 功能：点击按钮生成热图，并在窗口中显示
在前面的内容中，我们介绍了如何使用 GUI 应用程序进行数据上传、模型训练和不同类型的 SHAP 解释图的生成。接下来，让我们展示这几个图的实际运行结果，以便更好地理解 SHAP 解释的效果和模型的表现，以下是我们生成的 SHAP 解释图、依赖图和热图的实际输出结果：
简单介绍完毕，接下来我们将进入收费内容部分，在这一部分，我们将详细展示源码、各个部分的运行过程及结果，并对比之前提到的《SHAP全解析：机器学习、深度学习模型解释保姆级教程》的运行结果，这样，读者不仅可以理解每个步骤的具体操作，还能通过实际的数据对照学习和应用 SHAP 解释，感谢大家的支持和关注！！！