我要机器学习SHAP归因分析的代码

SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释模型预测结果的方法，它基于 Shapley value 理论，可以为每个特征分配一个对预测结果的贡献度。下面是一个使用 Python 进行 SHAP 归因分析的示例代码：

# 导入必要的库
import shap
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载数据集
boston = load_boston()
X, y = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names), pd.Series(boston.target)

# 训练随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)

# 创建 SHAP 解释器
explainer = shap.TreeExplainer(rf)

# 计算 SHAP 值并绘制摘要图
shap_values = explainer.shap_values(X)
shap.summary_plot(shap_values[1], X)

在这个示例中，我们使用了 Scikit-learn 提供的波士顿房价数据集，并使用随机森林模型进行预测。我们使用 SHAP 的 TreeExplainer 类创建了一个 SHAP 解释器，然后计算了每个特征的 SHAP 值。最后，我们使用 `shap.summary_plot()` 函数绘制了一个摘要图，它展示了所有特征的 SHAP 值分布情况。

如果你想要更详细的解释和更多的示例，请查看 SHAP 的官方文档：https://shap.readthedocs.io/en/latest/index.html