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做网站 图片素材怎么找,品牌推广宣传词,品牌加盟网,UE4做购物网站目录 ✅ 项目背景 📦 所用工具 📁 数据字段(模拟) 🧑‍💻 代码实现步骤 🎯 解读与启发 🧠 项目拓展建议 ✅ 项目背景 我们使用一个简化的玉米产量数据集(可模拟实…

目录

✅ 项目背景

📦 所用工具

📁 数据字段(模拟)

🧑‍💻 代码实现步骤

🎯 解读与启发

🧠 项目拓展建议


✅ 项目背景

我们使用一个简化的玉米产量数据集(可模拟实际数据),训练一个机器学习模型预测玉米产量,并使用 SHAP 值解释模型的关键影响因素。

📦 所用工具

  • Python

  • pandas、scikit-learn

  • xgboost

  • shap

📁 数据字段(模拟)

字段含义
rainfall降雨量(mm)
temperature温度(℃)
soil_nitrogen土壤氮含量
fertilizer施肥量
yield玉米产量(目标变量)

🧑‍💻 代码实现步骤

# 第一步:导入库
import pandas as pd
import numpy as np
import shap
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt# 第二步:构造或加载数据
data = pd.DataFrame({'rainfall': np.random.uniform(100, 300, 200),'temperature': np.random.uniform(15, 30, 200),'soil_nitrogen': np.random.uniform(0.5, 2.0, 200),'fertilizer': np.random.uniform(50, 150, 200),
})
# 模拟目标变量
data['yield'] = (0.05 * data['rainfall'] +0.1 * data['temperature'] +0.2 * data['soil_nitrogen'] +0.03 * data['fertilizer'] +np.random.normal(0, 2, 200)
)# 第三步:划分训练集与测试集
X = data.drop('yield', axis=1)
y = data['yield']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 第四步:训练模型
model = xgb.XGBRegressor()
model.fit(X_train, y_train)# 第五步:SHAP 值解释
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X_test)# 第六步:可视化解释
shap.plots.beeswarm(shap_values)

🎯 解读与启发

  • 使用 SHAP 分析后,发现“soil_nitrogen”与“rainfall”对模型预测影响最大,说明氮含量和降雨量是玉米产量的关键变量。

  • 利用这类可解释性分析,有助于科学家与农业管理者构建可信的AI模型,避免“黑箱模型”带来的误解与风险。


🧠 项目拓展建议

  1. 加入 LIME 对比分析;

  2. 更换模型为随机森林、LightGBM 等;

  3. 用真实遥感+气象数据集训练,提高实用性。


http://www.dtcms.com/wzjs/241936.html

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