基于Scikit-learn的机器学习建模与SHAP解释分析

基于Scikit-learn的机器学习建模与SHAP解释分析

1. 项目概述

本项目将使用Python的scikit-learn库对一个包含400条记录的数据集进行完整的机器学习建模流程，包括数据预处理、特征工程、模型训练和模型解释。我们将重点关注以下几个方面：

1. 数据预处理：包括连续变量的标准化/归一化、异常值检测与处理
2. 特征选择：移除高度相关变量和几乎不相关的变量
3. 模型训练：使用Lasso回归、随机森林和XGBoost三种算法
4. 模型解释：使用SHAP值解释模型预测

2. 环境准备

首先，我们需要导入所有必要的Python库：

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