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本节介绍：基于
《Energy》
中对于shap特征重要性可视化方法进行相关复现，数据采用模拟数据无任何现实意义，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。
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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✨ 论文信息 ✨
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论文原图
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这些可视化图表的目的是展示各个特征对模型输出的贡献以及它们在模型中的影响
- 第一张图表
结合了条形图和SHAP值图。左侧的条形图展示了各特征对模型输出的总贡献，像“第一产业对GDP的贡献”和“地方财政一般预算收入”是贡献较大的特征。右侧的SHAP图则展示了每个特征对模型输出的具体影响，SHAP值较高的特征对模型预测有较大的正面影响，较低的SHAP值则说明这些特征对结果的影响较小或是负面的
- 第二组图表 （多个圆形图，标记为BTH、PRD、YRD等）展示了各个特征对不同地区或类别的贡献。每个圆形条形图展示了不同特征（如产业值、学生人数等）在每个地区的比例，图中每个部分的颜色表示该特征的相对重要性
✨ 模拟实现 ✨
从读取数据开始，通过XGBoost模型进行训练，并使用网格搜索优化模型参数。接着，通过SHAP库计算每个特征对模型预测的贡献度，最终通过这两种方式将特征的重要性及其占比进行可视化，目的是展示模型对不同特征的依赖关系和重要性
✨ 该文章案例 ✨
在上传至交流群的文件中，像往期文章一样，将对案例进行逐步分析，确保读者能够达到最佳的学习效果。内容都经过详细解读，帮助读者深入理解模型的实现过程和数据分析步骤，从而最大化学习成果。
同时，结合提供的免费AI聚合网站进行学习，能够让读者在理论与实践之间实现融会贯通，更加全面地掌握核心概念。
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