安装所需库 首先需要安装shap库，如果还没有安装，可以使用pip install shap命令进行安装。通常还会用到pandas和matplotlib库，pandas用于数据处理，matplotlib用于绘图，如果没有安装，也需要进行安装，安装命令分别为pip install pandas和pip install matplotlib。 准备数据和模型 确保有已经训练好的机器学习模型，并且有用于解释模型的数据集。数据集应该包含特征矩阵X和目标变量y，特征矩阵X通常是一个二维数组或pandas的DataFrame，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。计算 SHAP 值 使用shap库中的相关函数来计算 SHAP 值。对于不同类型的模型，有不同的计算方法。以树模型为例，可以使用shap.TreeExplainer来计算：绘制 SHAP 图 SHAP 库提供了多种绘图函数来可视化 SHAP 值，常见的有以下几种： SHAP 摘要图（Summary Plot）：可以展示每个特征的 SHAP 值的分布情况以及特征的重要性排序。