摘要

在机器学习模型构建中，特征选择是提升模型性能和降低过拟合的重要步骤。本文提出了一种基于SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的逐步递归特征筛选方法，结合多种机器学习分类算法（如决策树、随机森林、支持向量机和梯度提升机），对特征进行筛选和模型构建。通过分析特征在不同模型中的重要性，本文实现了高效的特征选择策略，优化了分类模型的性能。实验结果表明，采用SHAP值进行特征选择能够显著提高模型的预测准确性，并减少模型的复杂度。最后，本文探讨了特征选择对模型解释性的影响，以及在实际应用中的潜在价值。

论文提纲

1. 引言
   1.1 研究背景与意义
   1.2 特征选择在机器学习中的重要性
   1.3 SHAP值的基本原理与应用
   1.4 本研究的目标与贡献
   1.5 论文结构安排

2. 相关工作
   2.1 特征选择方法概述
   2.1.1 过滤法
   2.1.2 包装法
   2.1.3 嵌入法
   2.2 机器学习分类算法综述
   2.2.1 决策树与随机森林
   2.2.2 支持向量机
   2.2.3 梯度提升机
   2.3 SHAP值在特征选择中的应用
   2.4 现有方法的局限性与改进方向

3. 研究方法
   3.1 数据集描述
   3.1.1 数据来源与特征
   3.1.2 数据预处理与清洗
   3.2 SHAP值计算
   3.2.1 SHAP值的定义与计算方法
   3.2.2 SHAP值与特征重要性

3.3 逐步递归特征筛选方法
3.3.1 方法框架
3.3.2 特征选择的递归过程
3.3.3 选择标准与停止准则
3.3.4 多种模型的集成应用

1. 实验设计与结果分析
   4.1 实验设置
   4.1.1 实验环境与工具
   4.1.2 评价指标的选择
   4.2 特征选择结果
   4.2.1 不同特征子集的比较
   4.2.2 SHAP值与传统特征选择方法的对比
   4.3 模型性能评估
   4.3.1 各模型在不同特征集上的表现
   4.3.2 模型的准确性、精确率与召回率分析
   4.4 结果可视化
   4.4.1 SHAP值可视化
   4.4.2 特征重要性图示