基于Scikit-learn的機器學習建模與SHAP解釋分析

1. 項目概述

本項目將使用Python的scikit-learn庫對一個包含400條記錄的數據集進行完整的機器學習建模流程，包括數據預處理、特征工程、模型訓練和模型解釋。我們將重點關注以下幾個方面：

1. 數據預處理：包括連續變量的標準化/歸一化、異常值檢測與處理
2. 特征選擇：移除高度相關變量和幾乎不相關的變量
3. 模型訓練：使用Lasso回歸、隨機森林和XGBoost三種算法
4. 模型解釋：使用SHAP值解釋模型預測

2. 環境準備

首先，我們需要導入所有必要的Python庫：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt