前言
在机器学习、深度学习模型解释领域，SHAP已经成为不可或缺的工具，无论是科研工作者还是数据分析从业者，都能在它的帮助下深入理解模型的预测逻辑。然而，SHAP 的功能强大也意味着学习曲线较陡。为了帮助大家高效上手并熟练应用，公众号中陆续发布了多篇关于 SHAP的文章，涵盖了从基础概念到高级实践的方方面面
为了让读者能够更系统地学习 SHAP，本篇文章将对此前的内容进行整理和分类，让大家可以根据自己的需求快速查找到相关内容，这些文章的主题主要包括：
基础可视化：
- 介绍SHAP的常用图表，如 Summary Plot、Force Plot、Dependence Plot 等，帮助初学者快速上手
回归预测任务：
- 专注于数值预测模型的解释，包括如何使用 SHAP 分析特征的重要性和单个样本的预测逻辑
二分类任务：
- 针对二元分类模型，讲解如何解读SHAP值
多分类任务：
- 涉及多分类模型的解释方法，展示如何通过SHAP对多个分类的决策贡献进行细致分析
期刊级配图（与高级绘图整合）
- 各类任务中均嵌入高级绘图与期刊级图表的优化方法，包括依赖图优化、特征交互图、力图增强以及特征贡献图的细节美化，全面提升模型解释的视觉表现力与学术表达效果
无论你是初学者还是希望进一步提升的读者，本篇推文都致力于为你提供清晰的学习路径和丰富的参考资料。需要特别强调的是，无论是回归预测还是分类任务，它们的核心本质是一致的：都是通过模型计算 SHAP 值，最终将这些 SHAP 值转化为直观的图表。
因此，只要掌握了 SHAP 值在不同任务中的计算方法和解释思路，就能灵活地将可视化图表应用于各种场景，不必将某种 SHAP 图表限定于某一特定任务。理解这一点，将帮助你更高效地使用 SHAP，全面提升模型解释的能力！
基础可视化
通过这两篇文章，读者可以学习 SHAP 值的两种计算格式（numpy.array 和 Explanation），并掌握蜂巢图、特征贡献图、力图、瀑布图等核心可视化方法，从全局特征分析到单样本预测解析，为对shap模型解释有一个基础概念
回归预测任务
小白轻松上手：一键生成SHAP解释图的GUI应用，支持多种梯度提升模型选择
这些文章围绕回归预测模型展开，通过SHAP分析特征对模型的贡献，提供从基础到高级的模型解释方法和直观展示方案
二分类任务
期刊配图：随机森林RF二分类模型的SHAP瀑布图详解与绘制教程
复现SCI文章 SHAP 依赖图可视化以增强机器学习模型的可解释性
用SHAP可视化解读数据特征的重要性：蜂巢图与特征关系图结合展示
深度学习二分类模型中的 SHAP 解释：深入浅出的解读与代码实践
理解 SHAP 值：如何根据模型性质正确解释 XGBoost 与随机森林的结果
从零开始：手把手教你部署顶刊机器学习在线预测APP并解读模型结果
这些文章聚焦于二分类模型，通过SHAP分析特征对模型的贡献，提供从基础到高级的模型解释方法和直观展示方案
多分类任务
利用XGBoost模型进行多分类任务下的SHAP解释附代码讲解及GUI展示
这些文章围绕多分类模型的 SHAP 应用，详细解析特征贡献图及其衍生可视化方法
如果你对类似于这样的文章感兴趣。
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