SHAP热力图代码

以下是使用 SHAP 库生成 SHAP 热力图的示例代码：

import shap
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义特征和目标
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)

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

# 获取 SHAP 值
shap_values = explainer.shap_values(X)

# 计算特征重要性
feature_importance = np.abs(shap_values).mean(axis=0)

# 生成热力图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.title('SHAP Feature Importance')
shap.summary_plot(shap_values, X, plot_type='bar', show=False)
plt.show()

这段代码中使用了随机森林模型作为示例模型，你需要根据你的实际情况使用相应的模型。同时，你需要将数据集的路径替换为你自己的数据集路径。最终，该代码会生成一个 SHAP 热力图，用于可视化每个特征对模型预测结果的影响程度。在热力图中，特征重要性越高，对应的颜色越深。