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本节介绍：基于 Nature Communications 论文实现流程及可视化输出。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，细节并不保证与原文一定相同，仅供参考。
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✨ 论文信息 ✨
✨ 论文原图 ✨
✨ 仿图 ✨
✨ 图形解读 ✨
在文献中，SHAP 值被用于解释急性肾损伤（AKI）预测模型的结果，该模型在多个医院进行开发和验证，包含了多种临床特征。具体来说，SHAP 值用于计算各个特征（如血清肌酐（Scr）、利尿剂使用、淋巴细胞百分比、ICU 入院等）在预测 AKI 风险时的影响程度。通过 SHAP 值，我们可以了解每个特征对预测结果的贡献大小。该模型使用随机森林（Random Forest, RF）算法，且特征选择采用 LightGBM（基于梯度提升树的算法），与 RF 模型结合应用，在验证集中表现出最佳性能。通过这种机器学习方法，模型能够有效预测 AKI 的发生，并且通过 SHAP 值解释每个特征对预测结果的影响。
✨ 该文章案例 ✨
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