随机森林回归模型

创建一个随机森林回归模型，训练模型，然后使用SHAP库解释模型的预测结果，并将结果可视化。

具体步骤如下：

• 首先，代码导入了所需的库，包括matplotlib、shap、numpy和sklearn.ensemble。matplotlib库用于数据可视化，shap库用于解释机器学习模型的预测结果，numpy库用于进行数值计算和数组操作，sklearn.ensemble库中的RandomForestRegressor类用于创建随机森林回归模型。

• 然后，代码设置了matplotlib的全局参数，将字体族设置为’PingFang HK’。这将影响后续绘图的字体样式。

• 接下来，代码生成了一个形状为(100, 5)的随机数组作为模型的输入数据，并创建了一个随机森林回归模型。模型的构造函数的参数n_estimators指定了随机森林中决策树的数量。

• 然后，代码使用输入数据和随机生成的目标值对模型进行训练。

• 接下来，代码创建了一个shap.TreeExplainer对象用于解释模型的预测结果，并计算了输入数据的SHAP值。SHAP值是一种用于解释模型预测结果的方法。

• 然后，代码使用shap.summary_plot函数生成了一个SHAP值的汇总图。这个图形显示了每个特征对预测结果的影响程度。

• 接着，代码获取了当前图形的颜色条轴对象，并设置了其刻度标签为[‘低’, ‘高’]，字体大小为15。颜色条轴用于显示图形中不同颜色对应的数值范围。

• 最后，代码将当前图形保存为文件，文件名为’shap_summary_plot.png’。

使用随机森林回归模型进行预测，并使用SHAP库解释预测结果的过程。具体代码如下所示：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')  # 使用Agg后端import shap  #
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorplt.rcParams['font.family'] = ['PingFang HK']X = np.random.rand(100, 5)
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)model.fit(X, np.random.rand(100))explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X)summary_plot = shap.summary_plot(shap_values, X, show=False)colorbar_axes = plt.gcf().get_axes()[-1]  # 获取当前图形的颜色条轴对象
colorbar_axes.set_yticklabels(['低', '高'],size=15)  # 设置颜色条轴的刻度标签, 设置字体大小# 将图保存到文件（例如PNG）
plt.savefig('shap_summary_plot.png')