期刊配图：通过SHAP组图解读模型探索不同类型特征和分组对模型的影响 - 文章 - 开发者社区

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本节介绍：基于参考可视化的shap组合形式

。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。

详细数据和代码将在稍后上传至交流群，付费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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✨ 参考可视化 ✨

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该图的主要内容是关于shap特征重要性分析的可视化，分为三个主要部分：

（a）特征重要性分布：

这个部分展示了不同特征（如GDP、

SAV_PC、FAI等）对模型影响的分布也就是shap中常见的shap蜂巢图

在此部分，可以看到某些特征（如GDP、

SAV_PC

）对模型影响较大，而其他特征（如EDUR、ADM_TYPE）影响较小

（b）不同类别特征的影响：

这个部分按特征类别（地理与环境指标、经济与人口指标、社会与基础设施指标）将影响进行分类，并展示每个类别的特征对模型的影响大小。
地理与环境指标如AREA、SPEI、GRAVI等对模型有较大的影响，经济与人口指标如GDP、SAV_PC等也表现出较高的影响，而社会与基础设施指标中的影响主要集中在交通温度（TAMP）和福利资本（WELF_CAP）等

（c）特征重要性随时间的变化：

这部分通过饼图展示不同时间段（早期、中期、卢拉时期）各类特征对模型的影响变化。每个饼图都展示了该类别（如地理与环境、经济与人口、社会与基础设施）在不同时间段的贡献分布
从饼图可以看出，地理与环境指标和经济与人口指标在不同时间段的影响比例有所变化，社会与基础设施指标的影响在早期占比较大，而在后期逐渐有所减少
以及最终的详细的不同时间段特征对于模型的贡献度柱状图排名

总的来说，这张图展示了不同特征对模型的影响情况，并通过时间维度展示了这些特征在不同历史时期的变化趋势。因此，通过类似的数据表达方式，可以进行相似的 SHAP 特征贡献度组合图复现。

✨ 模拟实现 ✨

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通过参考可视化的思路，可以通过 SHAP 值（即特征对模型输出的贡献度）模拟实现了对不同特征影响情况的分析，主要分为三个部分：特征重要性分布、特征类别分析以及特征重要性在不同年龄组中的变化

（a）特征重要性分布：此部分通过散点图展示每个特征对模型的影响，特征包括房颤类型、NproBNP、BMI 等。每个点的颜色从蓝色到红色表示特征的取值，红色表示高值，蓝色表示低值。从中可以看出，某些特征（如AtrialFibrillationType、NproBNP等）对模型的影响较大，而其他特征（如Sex、SGLT2i等）对模型的影响相对较小
（b）特征类别分析：此部分将特征按其类型进行分类，包括合并症和病史指标、治疗和药物指标、以及实验室和生理学参数指标。结果表明，合并症和病史指标（如AtrialFibrillationType、HTN、HeartValveDisease等）对模型的影响较大；治疗和药物指标（如Propafenone、Rivaroxaban、Dabigatran等）同样对模型有显著的影响；而实验室和生理学参数指标（如NproBNP、BMI、CRP等）也在模型中展示了较高的影响
（c）不同年龄组的特征重要性：此部分通过饼图展示了不同年龄段（年轻、中年、老年）在各类特征中的重要性占比。年轻组在治疗和药物指标上的影响占比较小，而在实验室和生理学参数方面的影响占比较大。相反，老年组则在合并症和病史指标上的影响占比最高，显示出老年人在这些方面的特征对模型的影响尤为重要，最终通过柱状图详细反馈不同组别特征的一个贡献度排名

整体而言，通过这些分析，可以更好地理解各类特征在不同年龄组中的重要性。当然，这里是模拟数据集的一个实现，并不代表真实的现实意义，只是通过这种方法可以达到SHAP组图的效果，帮助解读模型信息。通过这种思路，也可以扩展到其它数据集上，只需确定好特征信息和分组信息进行实现，详细解读可参考代码及注释进行进一步理解和应用SHAP分析

✨ 该文章案例 ✨

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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。

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