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—— 轻松一键生成SHAP模型解释图的机器学习GUI应用 ，但是有读者反馈老版本只有一个固定的机器学习模型“LightGBM”，不能进行多模型建模希望能推出新版本由使用者自行选择需要的模型即可实现一键操作，于是博主推出了新版本——小白也能用的机器学习GUI：支持LightGBM、XGBoost、CatBoost与NGBoost的多种梯度提升模型以供选择，轻松生成SHAP解释图，适合预测任务，环境、医学等交叉学科领域利用机器学习进行模型解释任务，作者认为对其存在很大的帮助
主要功能
模型处理部分
文件上传：
允许用户通过文件对话框选择并上传一个Excel文件
目标特征选择：
用户可以在界面中输入或选择用于预测的目标特征
模型选择：
提供LightGBM、XGBoost、CatBoost和NGBoost四种梯度提升模型供用户选择
数据拆分与标准化：
将上传的数据集自动拆分为训练集、验证集和测试集，并进行标准化处理
模型训练：
根据用户选择的模型类型，自动运行对应的机器学习模型进行训练，并进行早停和验证
模型评估：
计算并显示模型的评估指标，包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和拟合优度（R-squared）
结果可视化：
生成实际值与预测值的散点图，分别展示训练集、验证集和测试集的结果
SHAP解释功能
SHAP值解释图生成：
用户可以选择训练集、验证集或测试集，生成对应的SHAP值解释图，展示特征对模型输出的影响
SHAP依赖图生成：
用户可以选择训练集、验证集或测试集，生成对应SHAP依赖图，展示特定特征与目标特征之间的关系，并可选择交互特征
SHAP Force Plot生成：
用户可以选择训练集、验证集或测试集，生成对应的Force Plot，用于解释单个样本的预测结果
SHAP交互图生成：
用户可以选择训练集、验证集或测试集，生成对应的SHAP交互图，展示特征之间的相互作用
SHAP热图生成：
用户可以选择训练集、验证集或测试集，生成对应的SHAP热图，展示特征对预测结果的整体影响
错误处理
- 文件读取错误处理：当文件读取失败时，显示错误提示信息
- 特征选择错误处理：当目标特征不在数据集中时，显示错误提示信息
- 模型运行错误处理：当模型未运行时，提示用户先运行模型
其他功能
- 配色方案选择：用户可以选择不同的配色方案用于生成SHAP解释图
- 样本索引选择：用户可以选择特定样本的索引，生成对应的Force Plot
- 热图数据范围选择：用户可以输入数据范围，生成对应范围的SHAP热图
这些功能使得该应用程序既适用于机器学习新手，也适用于有经验的用户，可以方便地进行数据上传、模型训练和结果解释，接下来，让我来展示这个实际运行结果，以便更好地理解 SHAP 解释的效果和模型的表现及性能，以下是训练每个模型然后单独做其中一个shap解释功能可视化的结果：
可以发现这里拟合优度最高的模型为CatBoost，和前面两篇shap有关文章做的LightGBM相比（都是使用的同一个数据集为了做比对），肯定认为CatBoost模型下的shap解释更具合理性，体现我们的模型比对功能，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、以及此数据下最优模型CatBoost各个部分的运行过程及结果，帮助即使是小白也能完成这个接近500行代码的任务，感谢大家的支持和关注！！！