文章标题：使用 NGBoost 和 SHAP 方法进行回归任务的探索
一、引言
在当今的大数据时代，机器学习和数据科学已经成为了解决各种复杂问题的关键工具。其中，回归任
务是机器学习领域的一个重要分支，它广泛应用于预测和分析因变量与自变量之间的关系。近年来，
一种名为 NGBoost 的集成模型被广泛提出并应用于各种回归任务中。该模型由斯坦福大学的吴恩达
团队在 2019 年提出，其独特之处在于结合了梯度提升和牛顿方法，具有较高的预测精度和稳定性。
本文将介绍如何使用 NGBoost 进行回归任务，并采用 SHAP 方法对模型进行解释性分析。
二、NGBoost 模型简介
NGBoost 是一种集成模型，其核心思想是通过组合多个弱学习器来形成一个强学习器。该模型结合了
梯度提升和牛顿方法，能够自适应地学习特征之间的关系，并实现高效地计算梯度。由于其具有良好
的可解释性和高预测精度，NGBoost 在许多回归任务中取得了优秀的性能。
三、SHAP 方法简介
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释机器学习模型的方法。它通过计算
每个特征对模型预测的贡献，帮助我们理解模型的决策过程。使用 SHAP 方法，我们可以获得模型对
特定样本的预测结果背后的直观解释。
四、使用 NGBoost 进行回归任务
在开始使用 NGBoost 进行回归任务之前，我们需要准备好数据集。NGBoost 自带数据集，我们可以
直接运行代码进行实验。首先，我们需要安装 NGBoost 库和相关依赖。然后，加载数据集并进行预
处理。接下来，我们可以使用 NGBoost 模型进行训练和预测。
五、SHAP 分析 NGBoost 模型
为了更好地理解 NGBoost 模型的决策过程，我们可以采用 SHAP 方法进行分析。首先，我们需要计
算每个特征对模型预测的 SHAP 值。然后，我们可以使用这些 SHAP 值来绘制特征重要性图、特征影
响图等，以便直观地了解每个特征对模型预测的贡献。此外，我们还可以使用 SHAP 树图来展示每个
样本的预测过程。
六、Python 代码示例
下面是一个简单的 Python 代码示例，演示了如何使用 NGBoost 进行回归任务并采用 SHAP 方法进
行分析：
