在人工智能飞速发展的今天，机器学习技术已经成为全球数字技术的主导力量。然而，机器学习模型的黑箱特性常常让人难以理解其内部的复杂计算。幸运的是，Python社区提供了一个名为Shapash的库，它能够帮助揭开机器学习模型的神秘面纱，让模型的解释变得简单直观。
如果对机器学习有所了解，那么一定听说过数据、训练、测试、准确率等术语。许多人都能够编写机器学习脚本，但往往忽视了模型背后的计算过程。机器学习模型常被称为黑箱模型，因为输入数据后，模型内部进行了大量的计算，最终输出结果，而却无法窥见这些计算的具体细节。
Shapash库是由MAIF数据科学家团队开发的，旨在使机器学习模型变得可解释。这个库非常容易使用，并且拥有许多令人惊叹的特性。它能够通过可视化的方式展示数据集，使得结果清晰易懂，极大地方便了数据科学家对模型的理解。
要安装Shapash库，需要打开命令提示符并输入以下代码：
pip install shapash
接下来，将使用Shapash库来解释RandomForestRegressor模型。首先，需要构建一个机器学习模型。将从一个具体的数据集中获取数据，并应用模型以获得结果的准确性。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble importRandomForestRegressor
将创建一个数据框，并填充数据中的空值。然后，将数据框分为自变量和因变量，以便训练和测试数据。之后，使用train_test_split方法来分割自变量和因变量。分割后，通过缩放来平衡值。最后，将RandomForestRegressor模型应用于训练数据。
regressor =RandomForestRegressor(ccp_alpha=0.0)
fit_regressor = regressor.fit(xtrain_scl, ytrain)
现在，将创建一个SmartExplainer对象，它允许模型与数据一起工作，但这个对象仅用于数据挖掘步骤。
from shapash.explainer.smart_explainer import SmartExplainer
SE = SmartExplainer()
SE.compile(
x=xtest,
model=regressor,
)
这是执行的最重要的步骤。将选择数据集中对预测贡献最大的3个特征。
app = SE.run_app(title_story='Concrete_Data')
点击服务器链接查看Web应用。可以看到，当执行时，一个单独的Web应用被打开，其中包含多种类型的图表和抓取。如果想停止这个应用，需要使用app_name.kill()方法。
se = SmartExplainer()
se.compile(
x=xtest,
model=rnd,
# 创建图表
se.plot.features_importance()
这个图表显示了数据集中哪个特征具有多少权重，可以看到水泥是数据中最重要的特征。
SE = SmartExplainer()
SE.compile(
x=xtest,
model=rnd,
# 创建图表
se.plot.features_importance()
现在，是时候使用Shapash内置的to_smartpredictor()函数来预测混凝土的强度了。
prediction = SE.to_smartpredictor()
prediction.save('./predictor.pkl')
在这一步，需要使用内置的load_smartpredictor函数加载这个pickle文件。
from shapash.utils.load_smartpredictor import load_smartpredictor
predictor_load = load_smartpredictor('./predictor.pkl')
load.add_input(x=x, ypred=y)
detailed = load.detail_contributions()
detailed_contributions.head()