本文主要是介绍用立方样条来拟合SHAP分析的结果，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
用立方样条来拟合SHAP分析的结果
1. SHAP分析告诉我们变量之间的关系
SHAP分析计算的SHAP值代表了某变量对于结局指标的贡献，代表了相关性的趋势，SHAP分析中的散点图是对以上关系的可视化，从中我们可以直观看到随着变量值的变化，其对结局指标的贡献。如下图，从中可以看到变量之间的关系不是直线关系，但是，如何描述这种关系就是一个问题，比如，曲线的拐点在哪里？等等。因为这变量之间的关系往往是曲线关系，而拟合曲线关系是立方样条回归的强项。
2.立方样条回归拟合和可视化
对于曲线的拟合过程，包括检查是不是曲线，还要给出拐点，最终对变量之间的关系给出更加详细的解释。最重要的R包是rms，可以对线性回归、逻辑回归和cox回归等进行拟合，可视化则用的是ggrcs包。
3. 两者是不是一个很好的组合？
SHAP分析的作用是发现，通过便捷的操作发现预测变量和结局变量之间的关系，在没有SHAP分析之前，我们不容易发现变量之间的关系，只能是通过尝试性的样条回归分析来探索变量之间的关系。
样条回归的作用是描述，通过SHAP分析我们大概知道是不是曲线，有几个拐点，但是并不确切，样条回归有助于确切的指出以上的参数，最终使我们可以确切地指出变量之间的关系，最终让我们对于变量之间的关系有了更多的认识。
所以，个人认为两者是一个不错的组合，说明了一些以前我们不容易说明的问题。
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