SVR（rbf核）用SHAP进行可解释性分析

使用SVM (Support Vector Regression, RBF 核) 的 SVR 进行可解释性分析通常会稍微复杂一些，因为RBF (径向基函数) 核函数会产生非线性决策边界，这使得特征之间的交互作用变得难以直接观察。然而，通过SHAP (SHapley Additive exPlanations) 理论，我们仍能量化每个特征对于最终预测的贡献。

首先，我们需要加载必要的库，包括`sklearn`、`shap`以及可能需要的数据处理工具。然后，我们将构建一个RBF核的SVR模型，像之前一样，通过训练得到模型：

from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
import shap

# 假设我们已经有了数据集
X, y = ...  # 输入特征和目标变量

# 设置RBF核 SVM参数
kernel = 'rbf'
gamma = 'scale'  # 自适应选择核宽度
C = 1.0  # 正则化参数

# 创建RBF核 SVR模型
svr_rbf = SVR(kernel=kernel, gamma=gamma, C=C)
svr_rbf.fit(X, y)

# 预测
y_pred = svr_rbf.predict(X)

# 使用SHAP解释器
explainer = shap.KernelExplainer(svr_rbf.predict, X)
shap_values = explainer.shap_values(X)

# 解析和可视化SHAP值
shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type="bar")
# 或者
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values, X)

在RBF核的情况下，SHAP值将给出每个特征对预测值变化的整体贡献，即使这些影响是非线性和交互式的。`summary_plot`和`force_plot`可以帮助我们理解哪些特征显著影响了预测结果，尽管它们可能不如线性模型直观。