下面我将使用 R 语言内置的 mtcars 数据集，模拟一个完整的 XGBoost 回归建模 + SHAP 可解释性分析 实战流程。我们将以预测汽车的油耗（mpg）为目标变量，构建 XGBoost 模型，并用 SHAP 来解释模型输出。

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🚗 示例：使用 XGBoost 和 SHAP 解释 mtcars 油耗预测模型

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📦 步骤 1：加载所需 R 包

# 如果尚未安装，请取消注释以下行安装
# install.packages(c("xgboost", "SHAPforxgboost", "data.table", "ggplot2"))library(xgboost)
library(SHAPforxgboost)
library(data.table)
library(ggplot2)

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🔍 步骤 2：准备数据

# 使用 mtcars 数据集
data(mtcars)# 将数据转换为 matrix 格式
data_matrix <- as.matrix(mtcars[, -1])  # 去除 mpg 列作为特征
labels <- mtcars$mpg                   # mpg 作为目标变量# 转为 xgboost DMatrix 格式
dtrain <- xgb.DMatrix(data = data_matrix, label = labels)

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🧠 步骤 3：训练 XGBoost 回归模型

# 设置参数
params <- list(objective = "reg:squarederror", eval_metric = "rmse",eta = 0.1,max_depth = 3
)# 训练模型
xgb_model <- xgb.train(params = params,data = dtrain,nrounds = 100,verbose = 0
)

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📊 步骤 4：SHAP 解释变量重要性

# 计算 SHAP 值
shap_values <- shap.values(xgb_model = xgb_model, X_train = data_matrix)
shap_long <- shap.prep(shap_contrib = shap_values$shap_score, X_train = data_matrix)# 可视化 SHAP 值
shap.plot.summary(shap_long)

这将绘制出各变量对预测油耗的贡献，颜色表示变量的取值大小，非常直观👇

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🔥 SHAP 分析解读（示意）

• wt（重量） 对 mpg 的负向影响最显著，越重油耗越高（mpg 越低）。

• hp（马力） 也是一个重要负相关特征。

• cyl（气缸数） 的影响次之。

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✅ 小结

本示例中，我们用 mtcars 构建了一个 XGBoost 回归模型，并通过 SHAPforxgboost 包对模型进行可解释性分析：

步骤	内容
数据准备	使用内置数据集并转换格式
模型训练	设置参数并训练
SHAP 分析	计算贡献值并可视化

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