XGBoost算法用地图可视化和SHAP力图结合解释区域特征对目标的影响代码

在使用XGBoost进行预测之后，为了可视化模型的解释性，我们可以利用一些开源库如Shapley Additive Explanations (SHAP) 和 Plotly等将地理信息和特征重要性结合起来。以下是一个简单的Python示例代码片段：

import xgboost as xgb
from shap import TreeExplainer, force_plot
import geopandas as gpd
import plotly.express as px

# 假设已经训练好了一个名为model的XGBoost模型，数据集包含GeoDataFrame 'data_gdf'
explainer = TreeExplainer(model)

# 获取每个样本的特征重要性和影响值
shap_values = explainer.shap_values(data_gdf)

# 将SHAP值与地理信息（例如行政区划边界）合并
data_gdf['shap_values'] = shap_values

# 创建一个新的数据框，其中包含地理位置和SHAP值
explainer_data = data_gdf[['geometry', 'shap_values']]

# 使用Plotly创建热力图，表示特征对目标的影响
fig = px.choropleth(explainer_data, locations='geometry', geojson=data_gdf.geometry, color='shap_values', hover_name='feature_name')

# 可能需要添加标题、颜色映射等定制选项
fig.update_layout(mapbox_style="carto-positron")
fig.show()