最近，老郑看了很多文献，发现现在预测模型的文章，大多数都在用机器学习来建模和验证了，并且，可以看出，文章的题目已经不再强调“列线图”，现在文章多强调“SHAP”法。
举几个例子。
图1 使用环境挥发性有机化合物暴露识别美国人群心血管疾病风险：基于SHAP方法的机器学习预测模型
图2 糖尿病患者ICU住院期间压力损伤发生预测模型——XGBoost机器学习模型可基于SHAP进行解释
图3 基于SHAP的老年心力衰竭患者1年全因再入院风险预测建模：特征选择和模型解释
图4 解释机器学习模型对糖尿病血糖预测的重要性：使用SHAP进行分析
在机器学习领域中，模型的可解释性一直备受关注，是一个重要的课题。尽管复杂的模型如深度神经网络和集成模型（如XGBoost、LightGBM）在预测性能上表现优异，但通常被视为“黑箱”，难以解释其内部决策过程。
然而，SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种解决这一问题的工具，用来解释机器学习模型预测结果的方法，由Scott Lundberg和Su-In Lee于2017年提出。它基于博弈论中的Shapley值概念，为模型的每个特征分配重要性值，从而解释模型的预测过程。
SHAP支持多种机器学习框架，如XGBoost、LightGBM、sklearn、TensorFlow等，使用SHAP时，通常包括以下步骤：
训练模型：使用数据集训练机器学习模型
计算SHAP值：使用SHAP库计算每个特征的SHAP值
可视化与解释：通过可视化方法展示SHAP值，进行模型解释
在文章中的展示图如下：
1.模型中变量的SHAP值排序
2.摘要图（Summary Plot）
3.力图（Force Plot）
4.依赖图（Dependence Plot）
SHAP作为机器学习模型的解释工具，已经是一项重大突破，通过量化特征对预测的贡献，提供可视化功能。
我们也要跟得上时代的脚步，用上新的方法！
