利用模型生成每个样本每个特征的 SHAP 值
SHAP 值是怎么来的？
✅ 1. 加载训练好的模型和特征数据
model = joblib.load(model_path)
X = pd.read_csv(feature_csv)
model：比如XGBoost、LightGBM等树模型，是之前训练好的。X：每个样本的特征表（不能含 label，否则解释不纯粹）。
✅ 2. 构建 SHAP 解释器：TreeExplainer
explainer = shap.TreeExplainer(model, X, model_output='raw')
-
TreeExplainer：专门为树模型（如 XGBoost）设计的解释器。 -
model_output='raw'：- 表示在logit 空间计算 SHAP 值（而非概率），这避免了模型后处理（sigmoid）带来的非线性变形；
- logit 是逻辑回归中的线性部分，值域为 （负无穷，正无穷）也叫“对数几率”。
✅ 3. 获取 SHAP 值
shap_values = explainer.shap_values(X, check_additivity=False)
-
shap_values[i][j]代表第 i 个样本、特征 j 的 SHAP 值； -
每个 SHAP 值表示“该特征对模型输出的贡献（在 logit 空间）”；
-
二分类下，
shap_values是一个长度为 2 的 list：[0]: 对负类的解释；[1]: 对正类的解释 → 你只保留这个（模型预测为1的方向）。
✅ 4. 聚合每个特征的平均影响力
mean_abs_shap = np.abs(shap_values).mean(axis=0)
- 对所有样本，计算每个特征 SHAP 值的平均绝对值；
- 反映“总体上该特征对模型预测的影响力”。
✅ 5. 排序 & 截取前10重要特征
top_idx = np.argsort(-mean_abs_shap)[:10]
- 用于绘图或报告展示最关键变量。
✅ 6. 替换特征名称（简写）并导出CSV
shap_df_all = pd.DataFrame(shap_values, columns=all_features_short)
shap_df_all.to_csv("shap_values_all_logit.csv", index=False)
- 每一行是一个样本；
- 每一列是一个特征的 SHAP 值（对正类的贡献）；
- 这个 CSV 就是你在 R 中读取可视化的源文件。
📌 图示帮助理解（简化版）
模型（训练好） + 特征数据（X）↓
shap.TreeExplainer()↓
shap_values（每个样本、每个特征的贡献值）↓
按列聚合 → mean(|shap|) → 找出重要特征↓
导出为 CSV → R 语言绘图