??本项目是Kaggle上面的一个经典竞赛题，心脏病分类问题，题目链接在这里. 主要基于随机森林的bagging集成学习框架，通过13个生理特征数据，实现对心脏病分类的预测。

??由于自己想要在这个项目更多的学习到模型解释方面的内容，所以对于模型精度没有过多的在意和调参。模型解释主要用了eli5，shap和部分依赖图。

??下面是完整的代码和运行结果。在python3.7环境下可以运行。

文章目录

• 1 导入各种模块
• 2 导入数据
• • 2.1 修改特征名称
  • 2.2 特征说明
  • 2.3 特征属性说明
• 3 建模
• • 3.1 模型选择
  • 3.2 随机森林绘图
• 4 模型评价
• • 4.1 混淆矩阵
  • 4.2 精确率，召回率，准确率
  • 4.3 ROC和AUC
• 5 模型解释
• • 5.1 基于eli5进行特征重要度排序
  • 5.2 部份依赖图
  • 5.3 shap值