期刊复现：基于XGBoost模型的网页工具SHAP力图解释单样本预测结果 - 文章 - 开发者社区

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本节介绍：基于XGBoost模型的网页工具SHAP力图解释单样本预测结果。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、文献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。购买前请咨询，避免不必要的问题。

✨ 文献信息 ✨

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文献中提到的网页工具基于 XGBoost 模型。正如研究中所述，XGBoost 模型用于预测中风患者的抑郁症风险。该模型使用机器学习技术进行训练，具体使用了年龄、性别、睡眠障碍、饮酒习惯等特征。最终的XGBoost模型在测试的五个机器学习模型中表现出色，并被集成到网页应用程序中，方便临床使用

✨ 文献复现 ✨

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这里根据文献内容对其进行复现，心脏病预测工具与中风抑郁预测工具一样，使用XGBoost ，并集成了基于 SHAP 的 个体预测解释，帮助用户理解特定输入如何影响模型的预测。唯一的区别在于数据集：前者使用中风相关数据，而后者使用心脏病数据

✨ 基础代码 ✨

  
import pandas as pd  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
  
df = pd.read_csv('2025-5-6公众号:Python机器学习AI.csv')  
  
# 划分特征和目标变量  
X = df.drop(['target'], axis=1)  
y = df['target']  
  
# 划分训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2,   
                                                    random_state=42, stratify=df['target'])  
import xgboost as xgb  
from sklearn.model_selection import GridSearchCV  
  
params_xgb = {  
    'learning_rate': 0.05,   
    'booster': 'gbtree',   
    'objective': 'binary:logistic',   
    'max_leaves': 64,   
    'verbosity': 0,   
    'seed': 42,   
    'nthread': -1,   
    'colsample_bytree': 0.8,   
    'subsample': 0.8,   
    'eval_metric': 'logloss'  
}  
  
model_xgb = xgb.XGBClassifier(**params_xgb)  
  
param_grid = {  
    'n_estimators': [200, 300, 400],  
    'max_depth': [4, 5, 6],  
    'learning_rate': [0.02, 0.05, 0.1],  
}  
  
grid_search = GridSearchCV(  
    estimator=model_xgb,  
    param_grid=param_grid,  
    scoring='neg_log_loss',   
    cv=5,   
    n_jobs=-1,   
    verbose=1  
)  
  
grid_search.fit(X_train, y_train)  
  
best_model = grid_search.best_estimator_

这段代码的作用是使用XGBoost模型对数据进行训练，通过网格搜索（GridSearchCV）调整优化模型的超参数，将其训练后的最优模型代码用于后续的Web应用中。这里仅训练了一个XGBoost模型，和文献中利用XGBoost模型构建Web一致。若想进行多模型构建并选择最优化模型用于Web应用，需注意不同模型（如随机森林RF）的SHAP力图解释部分调用可能会有所不同，因此在Web构建时需要进行相应调整，参考往期文章——期刊复现：基于RF模型及SHAP力图解释的在线Web部署

✨ 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。

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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本节介绍到此结束，有需要学习数据分析和Python机器学习相关的朋友欢迎到淘宝店铺：Python机器学习AI，或添加作者微信deep_ML联系，购买作者的公众号合集。截至目前为止，合集已包含近300多篇文章，购买合集的同时，还将提供免费稳定的AI大模型使用，包括但不限于ChatGPT、Deepseek、Claude等。

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