Xgboost-shap模型解释分析：分类器与回归器的特征重要性可视化
# Xgboost-shap模型解释分析：揭开模型黑箱的面纱
在机器学习领域，我们常常使用各种模型来进行预测和分析。然而，很多时候这些模型就像一个黑
箱，我们虽然知道它能给出结果，但却不了解这些结果是如何产生的。Xgboost - shap的组合，就能帮助我
们打破这种黑箱状态，深入理解模型的决策过程。
## Xgboost：强大的分类与回归工具
Xgboost是一个非常流行的机器学习算法，它同时拥有分类器和回归器两种类型。它基于梯度提升
框架，通过不断迭代构建弱学习器，然后将这些弱学习器组合成一个强大的模型。
以Python为例，使用Xgboost进行简单的回归任务代码如下：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import make_regression
from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成自带回归数据集
X, y = make_regression(n_samples=1000, n_features=10, noise=0.5, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_stat
e=42)
# 创建并训练XGB回归模型
model = XGBRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
# 进行预测
predictions = model.predict(X_test)
```
在这段代码中，我们首先使用`make_regression`生成了一个自带的回归数据集，然后将其分为训
练集和测试集。接着创建了`XGBRegressor`模型并进行训练，最后对测试集进行预测。
如果是分类任务，代码稍有不同：
```python
from sklearn.datasets import make_classification
