在机器学习的世界中，二分类模型是数据分析和预测任务中的重要工具。为了帮助您更轻松地训练和解释二分类模型，我们推出了四款实用的GUI工具，这些工具不仅集成了强大的机器学习算法，还支持通过SHAP图直观地解释模型的决策过程，无需编程经验也能快速上手， 这四款GUI工具的使用流程大致相同，只是所使用的机器学习模型不同。以下是一个通用的操作流程说明：
- 上传数据集：用户可以通过点击“上传数据集”按钮，选择并上传CSV或Excel格式的数据集。上传成功后，界面会显示“数据集上传成功”，并将数据集的列名加载到目标特征选择框中
- 选择目标特征： 用户从下拉菜单中选择数据集中的目标特征（标签），这是模型要预测的目标变量
- 运行模型： 选择目标特征后，点击“运行模型”按钮，工具会自动进行数据预处理，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集，然后训练二分类模型。 训练完成后，界面会显示分类报告和混淆矩阵热力图
- 生成SHAP解释图： 用户可以选择数据集（训练集、验证集或测试集）和颜色方案，点击“生成SHAP解释图”按钮，生成并显示SHAP解释图，以展示各特征对模型预测的影响
- 生成SHAP依赖图： 用户可以选择两个特征，点击“生成SHAP依赖图”按钮，生成并显示SHAP依赖图，展示两个特征之间的相互影响
- 生成SHAP力图： 通过输入样本索引，点击“生成SHAP力图”按钮，生成并显示指定样本的SHAP力图，展示该样本各特征对模型预测的贡献
- 生成SHAP交互作用图： 点击“生成SHAP交互作用图”按钮，生成并显示SHAP交互作用图，展示特征之间的交互作用对模型预测的影响
- 生成SHAP热图： 通过输入样本范围，点击“生成SHAP热图”按钮，生成并显示SHAP热图，展示指定样本范围内各特征对模型预测的影响
每次运行结果可视化都将会保存为一个PDF避免dpi损失，通过这四款工具旨在通过简单的界面操作，使用户能够方便地进行二分类模型的训练和解释，帮助用户更好地理解模型的预测逻辑和特征的重要性，下面展示不同模型的运行结果截图
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