【构建 SHAP 解释器】X：每个样本的特征表（不能含 label，否则解释不纯粹）。

# 读取模型和数据
model = joblib.load(model_path)
X = pd.read_csv(feature_csv)
if 'Label' in X.columns:X = X.drop(columns=['Label'])# 计算SHAP值（logit空间，兼容旧版shap）
explainer = shap.TreeExplainer(model, X, model_output='raw')  # 'raw'即logit空间
shap_values = explainer.shap_values(X, check_additivity=False)

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❗为什么 X 不能含 Label？

我们说的是：

explainer = shap.TreeExplainer(model, X, model_output='raw')
shap_values = explainer.shap_values(X)

此处的 X 是用来输入到模型中，再生成每个样本预测结果的依据。这一步是模型“推理”的过程，不是评估模型效果的过程。

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✅ 原则：只能解释模型实际“看见”的特征

✘ 如果 X 中含 Label：

• 模型在训练时 并没有看到 Label 这个字段；
• 你却把 Label 当作输入传给 TreeExplainer，它会试图解释“Label 变量”对模型输出的影响；
• 这在逻辑上是错的，也会污染解释过程。

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🔬 举个实际例子：

设你的数据原本是这样的：

TD_1	FD_3	MAG_5	Label
0.23	4.21	-0.34	1
0.12	3.85	-0.21	0

你的模型是用 TD_1 + FD_3 + MAG_5 训练的。它根本没有见过 Label 这个变量，所以：

如果你在 shap.TreeExplainer(model, X) 时，X 中仍然保留了 Label，就相当于拿一个它根本没学过的变量，让 SHAP 去计算它的“影响力”，完全不合理。

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✅ 那怎么“判断解释的正确与否”？

解释过程是无监督的，也就是说：你解释的是“某个特征对模型输出的影响”，不依赖于 label。

但你可以在解释之后再结合标签做下列操作：

1. 按 label 分组画箱线图：比如每个特征 SHAP 在 0 类、1 类中的分布
2. 分析正类中哪些特征值高，对模型预测帮助大；
3. 画 SHAP dependence plot：用特征原值和 SHAP 对应分析；

这样你就能把“解释结果”和“实际分类”联系起来了，但这必须在解释完成后进行，而不是解释时混入标签。

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✅ 总结（务必记住）：

步骤	是否使用标签
模型训练	✅ 有 label（监督学习）
模型预测 / SHAP解释	❌ 无 label（解释特征→模型输出的因果）
结果分析和验证	✅ 可以与 label 联合分析