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
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Python
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pandas、scikit-learn
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xgboost
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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
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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。
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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
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加入 LIME 对比分析；
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更换模型为随机森林、LightGBM 等；
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用真实遥感+气象数据集训练，提高实用性。
