生成一段能用python3.7.4版本运行的SHAP实例代码

在Python 3.7.4中，SHAP (SHapley Additive exPlanations) 库可能还没有完全支持，因为SHAP在后来的版本中进行了更新。不过，你可以使用早期版本的shap库来演示基本的概念。这里是一个较旧版本的shap（估计是v0.15.0左右），适用于Python 3.7：

!pip install shap==0.15.0  # 如果你的环境中没有这个版本，请先安装

import shap
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 创建模型（这里用线性回归为例）
model = LogisticRegression(solver='liblinear').fit(X, y)  # 使用liblinear解决，因为它对shap更友好

# 初始化SHAP Explainer
explainer = shap.KernelExplainer(model.predict_proba, X[:100])  # 使用部分数据进行初始化

# 对单个样本进行SHAP值计算
row_to_explain = X[0]
shap_values = explainer.shap_values(row_to_explain)

# 输出前几个最重要的特征及其影响力
top_features = sorted(zip(shap_values[0], iris.feature_names), reverse=True)[:5]
print(f"Top 5 features and their impact on prediction:")
for val, feature in top_features:
    print(f"{feature}: {val:.3f}")

# 可视化结果
shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0], iris.feature_names)

请注意，如果你在使用以上代码时遇到问题，建议升级到更新的shap版本，因为它们通常会有更好的兼容性和功能。