基于 SHAP 和XGBoost 模型的配电网投资策略优化研究
时间: 2025-06-23 17:28:06 浏览: 3
### 使用 SHAP 和 XGBoost 进行配电网投资策略优化
在电力系统领域,XGBoost作为一种高效的机器学习算法被广泛应用于预测和分类任务中。通过引入SHapley Additive exPlanations (SHAP),可以解释复杂模型的结果并提供可理解的特征重要性分析。
对于配电网的投资决策而言,应用这两种技术可以帮助识别影响资产性能的关键因素,并指导资源的有效分配。具体来说:
- **数据准备**:收集有关配电网络的历史运行数据、设备状态监测记录以及外部环境条件等多源异构信息作为输入变量[^1]。
- **建模过程**:采用XGBoost构建回归或分类器用于评估不同方案下的预期收益;训练完成后利用SHAP值计算各属性对最终输出的影响程度,从而揭示潜在模式及其背后的物理意义[^2]。
#### Python 实现示例
下面是一个简单的Python代码片段展示如何结合这两个工具来进行初步探索:
```python
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
import shap
# 假设 df 是已经预处理好的 pandas DataFrame 数据集
features = ['feature_1', 'feature_2'] # 特征列表
target = 'investment_return' # 目标列名
# 划分训练集与测试集
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(df[features], df[target])
# 训练XGBoost模型
model = xgb.XGBRegressor(objective="reg:squarederror", random_state=42)
model.fit(train_x, train_y)
# 创建Explainer对象并计算Shapley值
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(test_x)
# 可视化单个样本的重要性图谱
shap.plots.waterfall(shap_values[0])
```
此段代码展示了基本的工作流程,实际项目可能还需要考虑更多细节如超参数调优、交叉验证等方法来提高泛化能力。
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