基于Gradient Boosting模型的关键驱动因素分析：Permutation、SHAP与PDP/ALE的组合方法研究

基于Gradient Boosting模型的关键驱动因素分析：Permutation、SHAP与PDP/ALE的组合方法研究

1. 研究背景与目标

在机器学习项目中，选择合适的模型并理解其决策过程至关重要。Tree-based模型中的Gradient Boosting（梯度提升）因其卓越的预测性能和鲁棒性，在许多实际应用中成为首选模型。然而，作为集成模型，其"黑箱"特性使得解释模型决策过程具有挑战性。

本研究旨在通过Permutation Importance（排列重要性）、SHAP（SHapley Additive exPlanations）和PDP/ALE（Partial Dependence Plot/Accumulated Local Effects）组合分析方法，全面揭示Gradient Boosting模型的关键驱动因素，为业务决策提供可解释的洞察。

2. 数据准备与预处理

首先，我们导入必要的库并准备分析所需的数据集：

import numpy as np
import pandas as pd