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本节基于期刊配图的思想—— 期刊配图：SHAP特征重要性与相关系数的联合可视化 ，将原本的相关系数扩展为统计检验，以适应分类数据，并结合SHAP特征重要性进行联合可视化。数据采用模拟数据，作者根据个人对机器学习的理解进行代码实现与图表输出，供大家参考。 详细数据和代码将在稍后上传至交流群，付费群成员可在交流群中获取下载。需要的朋友可关注公众文末提供的购买方式。
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✨ 背景 ✨
参考配图中标注的相关系数用于显示特征值与目标变量之间的线性关系强度，当然
点二列相关系也可以用于判断连续性变量和二分类变量之间的相关性。它是皮尔逊相关系数的一种特殊形式，专门用于衡量一个二分类变量和一个连续性变量之间的线性关系强度
。这里主要是运用统计检验显著性，本节结合机器学习中利用ANOVA（方差分析）思想，使用ANOVA通过比较不同组之间的均值差异，来判断特征是否与目标变量有显著的关系，从而代替了相关系数在分类数据中的应用。这种方法适合用于特征筛选，帮助识别对目标变量有显著影响的特征。详细的解释可参考交流群中的文件。
✨ 结果 ✨
✨ 图形解读 ✨
可视化展示了特征重要性的结果，其中每个特征的重要性值是通过计算其平均|SHAP|值来衡量的，同时图中还展示了每个特征对应的p值范围。根据p值的不同，特征的颜色有所变化。通过这种方式，结合SHAP值和p值，能够直观地评估哪些特征对模型输出的影响较大，哪些特征的贡献较小，并且可以判断这些特征在统计检验上是否具有显著性差异。
✨ 该文章案例 ✨
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