SHAP 模型解释可视化应用

目录

1. SHAP 简介^[1]
2. 项目功能^[2]
3. 环境准备^[3]
4. 安装步骤^[4]
5. 运行项目^[5]
6. 使用指南^[6]
7. 常见问题^[7]
8. 故障排除^[8]

SHAP 概念介绍

什么是 SHAP？

SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一个基于博弈论的模型解释框架。它的核心思想来自于博弈论中的 Shapley 值，这个概念最初是用来计算每个玩家在合作博弈中的贡献。在机器学习中，我们可以把特征看作"玩家"，预测结果看作"游戏收益"。

SHAP 的工作原理

1. 基本原理

• SHAP 将每个预测看作一个"博弈"
• 每个特征都是一个"玩家"
• 计算每个特征对预测结果的贡献度
• 考虑特征之间的相互作用

• Shapley 值：表示每个特征的重要性
• 基准值：模型的平均预测值
• 特征贡献：每个特征对预测的正向或负向影响
• 特征交互：特征之间的协同作用

• 考虑所有可能的特征组合
• 计算每个特征在不同组合中的边际贡献
• 对所有可能的组合进行加权平均
• 得到最终的 SHAP 值

SHAP 的可视化方法

1. Summary Plot（摘要图）

条形图版本

• 显示所有特征的整体重要性
• 按重要性排序
• 显示影响方向（正/负）
• 适合快速了解特征重要性

散点图版本

• 显示 SHAP 值的分布
• 展示特征值与影响的关系
• 使用颜色编码表示特征值
• 适合深入分析特征影响

2. Waterfall Plot（瀑布图）

• 展示单个预测的完整解释
• 从基准值开始，显示每个特征的贡献
• 最终到达实际预测值
• 特点：
• 直观显示预测过程
• 量化每个特征的影响
• 区分正向和负向影响

3. Force Plot（力图）

• 展示预测的动态过程
• 显示推动力和阻力
• 可以是单个预测或多个预测的汇总
• 特点：
• 交互式可视化
• 直观理解特征影响
• 支持局部和全局解释

4. Dependence Plot（依赖图）

• 展示单个特征与 SHAP 值的关系
• 可以显示特征交互效应
• 帮助理解特征的非线性影响
• 特点：
• 发现特征关系模式
• 识别阈值和拐点
• 理解特征交互

项目功能

本项目是一个通用的 SHAP 可视化工具，专门设计用于展示和解释机器学习模型的预测结果。我们使用乳腺癌数据集作为示例，但这个工具可以应用于任何二分类预测任务。

支持密码保护

1. 特征重要性可视化

• 条形图展示

• 清晰展示每个特征的重要程度
• 使用渐变色标注不同特征
• 自动添加数值标注

• 图表美化

• 专业的配色方案
• 清晰的坐标轴标签
• 适当的图表大小和间距

2. 模型解释图表

• Waterfall Plot（瀑布图）

• 展示单个预测中每个特征的贡献
• 显示特征值如何推动预测结果
• 直观理解预测过程

• Beeswarm Plot（蜂群图）

• 展示特征对预测的整体影响
• 显示特征值分布
• 发现特征间的关系
  
  
  

3. 交互式预测功能

• 动态输入界面

• 用户友好的输入表单
• 实时数据验证
• 默认值自动填充

• 预测结果展示

• 清晰的概率显示
• 详细的解释说明
• 可视化的结果分析

使用预训练模型

本项目支持使用预训练模型，特别是对于已经训练好的模型文件（如 .cbm 格式的 CatBoost 模型）。

以下是详细的使用说明：提供手把手教学