【文章转载自微信公众号：python算法小当家】
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种强大的工具，用于解释复杂模型的预测结果。通过分配给每个特征的贡献值，SHAP能帮助我们深入理解模型决策背后的原因。
SHAP分析Python实现可见往期推文：
为什么用R语言进行SHAP分析？R语言不仅拥有丰富的数据分析和可视化包，还支持许多机器学习模型。结合shapviz、ggplot2和xgboost等包，R语言可以轻松实现SHAP值计算和可视化。
本文将说明如何使用R和shapviz进行SHAP分析，从数据读取到XGBoost模型训练，再到生成和保存各种图表。
代码免费获取见文末
数据集介绍
下面的数据集展示了钻石的几个重要特征以及其对应的价格。每一行代表一颗钻石，包含以下列：
- carat（克拉重量）：表示钻石的重量，单位是克拉（carat）。
- cut（切工）：表示钻石的切工质量，常见的评级有 Ideal、Premium、Good、Very Good 等。
- color（颜色）：表示钻石的颜色，使用字母从 D 到 J 来表示，其中 D 是最白的。
- clarity（净度）：表示钻石的净度，常见的评级有 SI2、SI1、VS1、VS2、VVS1、VVS2 等。
- price（价格）：表示钻石的价格，以美元为单位。
代码展示
1、安装和加载必要的R包
#安装并加载必要的包
install.packages("shapviz")
install.packages("gridExtra")
install.packages("readxl")
library(shapviz)
library(ggplot2)
library(xgboost)
library(gridExtra)
library(readxl)
2、读取数据并训练XGBoost模型
接下来，我们选择特征变量，并使用XGBoost训练模型。xgb.DMatrix函数将数据转换为DMatrix格式，xgb.train函数用于训练模型。
# 选择特征变量
x <- c("carat", "cut", "color", "clarity")
# 准备训练数据，将特征变量转换为矩阵格式
dtrain <- xgb.DMatrix(data.matrix(diamonds_data[x]), label = diamonds_data$price)
# 训练XGBoost模型
fit <- xgb.train(params = list(learning_rate = 0.1), data = dtrain, nrounds = 65)
3、特征重要性图
# 绘制特征重要性图表并设置经典的黑白主题
importance_plot <- sv_importance(shp, show_numbers = TRUE) + theme_bw()
# 保存特征重要性图表
ggsave("importance_plot.png", importance_plot, width = 8, height = 6)
这个图展示了不同特征对钻石价格预测的重要性，通过SHAP值进行衡量。从图中可以看出，carat（克拉重量）是最重要的特征，对价格的影响最大，其平均SHAP值高达3172。其次是clarity（净度），平均SHAP值为594。color（颜色）和cut（切工）的影响相对较小，平均SHAP值分别为403和99。这表明在预测钻石价格时，克拉重量起到了决定性的作用，而净度、颜色和切工的影响则相对较弱。
4、依赖图
# 生成依赖图并设置经典的黑白主题
plot1 <- sv_dependence(shp, v = "carat") + theme_bw()
plot2 <- sv_dependence(shp, v = "cut") + theme_bw()
plot3 <- sv_dependence(shp, v = "color") + theme_bw()
plot4 <- sv_dependence(shp, v = "clarity") + theme_bw()
# 保存依赖图
ggsave("dependence_plot_carat.png", plot1, width = 8, height = 6)
ggsave("dependence_plot_cut.png", plot2, width = 8, height = 6)
ggsave("dependence_plot_color.png", plot3, width = 8, height = 6)
ggsave("dependence_plot_clarity.png", plot4, width = 8, height = 6)
# 使用gridExtra包将四个子图排列在一起，设置为两列布局
combined_plot <- grid.arrange(plot1, plot2, plot3, plot4, ncol = 2)
# 保存排列后的图表
ggsave("combined_dependence_plot.png", plot = combined_plot, width = 12, height = 10)
上图展示了不同特征对钻石价格的SHAP值的影响。左上图表明克拉重量（carat）越大，SHAP值越高，说明其对价格的正向影响显著。右上图显示了不同切工（cut）等级对价格的影响，发现Ideal和Premium切工的SHAP值较高，表示对价格有正向贡献。左下图展示了颜色（color）对价格的影响，颜色等级越靠近D，SHAP值越高，表示颜色越白对价格的贡献越大。右下图显示了净度（clarity）对价格的影响，净度等级越高（如IF和VVS），SHAP值越高，对价格的正向贡献越大。整体来看，克拉重量和净度对钻石价格的影响最为显著。
5、Waterfall图和Force图
第一个图显示了一个特定钻石样本的SHAP值分解。克拉重量（carat = 0.28）对价格有负面影响（-4047），净度（clarity = VVS2）和切工（cut = Ideal）对价格有正面影响（分别为+616和+0），整体价格预测低于平均水平。
第二个图展示了另一个钻石样本的SHAP值分解。克拉重量（carat = 1.5）对价格有很大的正面影响（+4733），但颜色（color = J）、净度（clarity = SI2）和切工（cut = Good）对价格有负面影响（分别为-1304、-1017和-358），整体价格预测高于平均水平。
6、beeswarm图
上图展示了各特征对钻石价格的SHAP值的分布情况，使用蜜蜂图形可视化。颜色表示特征值的高低（由低到高分别为紫色到黄色）。克拉重量（carat）对价格有显著的正向影响，高克拉重量的钻石（黄色点）具有更高的SHAP值。净度（clarity）和颜色（color）特征对价格的影响较为复杂，较高的净度和较白的颜色对价格有正面影响，但效果不如克拉重量明显。切工（cut）的影响较小且分布较为集中。总体来看，克拉重量是影响价格最显著的特征。