R语言用DALEX包进行XGBOOST回归并分析特征重要性、shap图

首先，需要加载所需的包，包括 `xgboost` 和 `DALEX`:

library(xgboost)
library(DALEX)

接下来，我们可以使用一个示例数据集作为例子。以下代码加载并划分数据集：

data(splice)
train_idx <- sample(nrow(splice), 2000)
test_idx <- setdiff(1:nrow(splice), train_idx)
train_data <- splice[train_idx,]
test_data <- splice[test_idx,]

然后，我们将使用 `xgboost` 包中的 `xgboost()` 函数来训练模型：

# 定义目标变量和特征变量
target_col <- "Class"
feature_cols <- setdiff(names(splice), target_col)

# 将数据转换为 DMatrix 格式
dtrain <- xgb.DMatrix(data = train_data[, feature_cols], label = train_data[, target_col])
dtest <- xgb.DMatrix(data = test_data[, feature_cols], label = test_data[, target_col])

# 定义模型参数
params <- list(
    objective = "binary:logistic",
    eval_metric = "logloss",
    eta = 0.1,
    max_depth = 3,
    subsample = 0.7,
    colsample_bytree = 0.7,
    seed = 123
)

# 训练模型
model <- xgb.train(params = params, data = dtrain, nrounds = 100)

训练完成后，我们可以使用 `DALEX` 包中的 `explain()` 函数来创建解释器对象：

explainer <- explain(model = model, data = train_data[, feature_cols], y = train_data[, target_col], label = "XGBoost")

然后，我们可以使用 `DALEX` 包中的 `model_performance()` 函数来评估模型表现：

performance <- model_performance(explainer, dtest)
performance

接下来，我们可以使用 `DALEX` 包中的 `variable_importance()` 函数来分析特征重要性：

importance <- variable_importance(explainer, loss_function = "logloss")
plot(importance)

最后，我们可以使用 `DALEX` 包中的 `model_parts()` 函数来创建 SHAP 图：

shap <- model_parts(explainer, dtest[1:10,])
plot(shap, scale = 0.5)

这将创建一个包含前 10 个观测值的 SHAP 图。