SHAP heatmap 代码

以下是使用 SHAP（SHapley Additive exPlanations）库生成 SHAP heatmap 的示例代码：

import shap
import pandas as pd
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)

# 生成 SHAP heatmap
shap.summary_plot(shap_values, X)
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 heatmap 图表，用于可视化每个特征对模型预测结果的影响程度。