导言 LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，但其黑盒性质使得理解模型变得困难。为了提高模型的可解释性，我们需要一些技术来解释模型的预测结果和特征重要性。本教程将介绍如何在Python中使用LightGBM进行模型解释和提高可解释性，并提供相应的代码示例。 SHAP值解释 SHAP（SHapley Additive exPlanations…
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