Evilom
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# XtDEw4Ig3ivBumkXNRycLXp2nKc
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Source: https://fcnlycv6dd0w.feishu.cn/wiki/XtDEw4Ig3ivBumkXNRycLXp2nKc
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### 今日内容
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**①整理重点机制筛选思路**
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②**XGboost+SHAP初跑筛选重要机制**
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**③参加财务对接会**
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### 一、重点机制筛选思路
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**重点机制筛选不能只依赖初版 XGBoost / SHAP 的变量排序结果。**
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原因：
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- 初版模型结果受变量口径、数据覆盖率、缺失情况影响较大
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- 有些机制理论上重要，但当前数据变量较弱，可能在模型中排名偏低
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- 有些变量模型重要性高，但可能只是结果同源、行为强相关或数据口径带来的“表面重要”
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- 博弈论部分需要重点机制能够进入统一收益函数，并解释其如何影响边际收益、边际成本或均衡投入。
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**因此，后续筛选重点机制应综合考虑四个维度**：
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**看该机制变量在 XGBoost / SHAP 中是否有稳定表现**，包括：
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- 特征重要性是否靠前；
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- SHAP 方向是否清晰；
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- 是否存在非线性或阈值；
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- 不同模型或分组下是否稳定。
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**看该机制能否在博弈论框架中解释清楚：**
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- 是否能进入效用函数或收益函数；
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- 是否影响边际收益、边际成本、胜率预期或收益分配；
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- 是否能够推导出清晰的机制命题。
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**看当前竞赛数据中是否能找到较稳定的变量代理：**
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- 是否有可观测字段；
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- 是否覆盖 3 月 / 5 月或多期数据；
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- 是否口径稳定；
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- 是否存在严重缺失；
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- 是否容易和综合投入产生同源泄漏。
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**看该机制是否真正对应游戏竞赛活动的核心规则设计：**
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- 是否能从玩法规则中找到明确制度载体；
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- 是否符合玩家实际体验；
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- 是否能解释平台规则如何影响玩家投入；
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- 是否有后续优化建议空间。
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> :thinking_face:
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**总结：**
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重点机制筛选**不应只看 XGBoost / SHAP 排名**，而应结合**博弈论可解释性、数据变量可支撑性和实际竞赛规则代表性**，综合判断哪些机制真正适合作为后续重点机制深化
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### **二、XGboost+SHAP初跑筛选重要机制**
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#### **（一）初版连续值 XGBoost + SHAP 执行思路**
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**目的是获得一版模型信号：**
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> :book:
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过程中，了解到一篇利用 XGBoost + SHAP 研究ESG问题的论文：Interpretable predictive model for listed companies ESG greenwashing based on XGBoost and SHAP。
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**该论文提供公开代码，因此决定将其作为代码组织和执行流程的参考。**
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> :mag_right:
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整理之后发现该论文原始任务**偏分类问题**，本文研究对象是**综合投入连续值**，**不能直接照搬，需结合钲鼓连烽的数据结构重新改造。**
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**当前思路是：**
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- **代码骨架：借 ESG 论文公开代码**
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- **方法写法：参考连续值回归论文**
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- **变量体系：使用游戏竞赛七机制框架**
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**整体执行流程：**
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- 读取数据
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- 划分训练集 / 测试集
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- 训练 XGBoost 模型
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- 输出模型指标
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- 运行 SHAP
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- 汇总变量重要性
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- 汇总机制重要性
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- 生成结果表和报告
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**关键调整：**
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- 模型由 **XGBClassifier（分类） → XGBRegressor（连续值）**
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- 评价指标由** Accuracy、F1、AUC → R²、RMSE、MAE**
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- 删除类别不平衡处理，按七机制变量 + 控制变量重新构建输入变量
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#### **（二）初版 XGBoost + SHAP 结果整理**
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- **完成第一轮连续值跑数后，对变量层 SHAP 结果按机制归属进一步汇总，初步形成机制层面的解释结果。**
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- **当前不直接根据单个变量重要性判断机制，而是将同一机制下变量的 SHAP 值聚合，观察不同机制整体对综合投入的解释贡献。**
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当前结果反映的是：**在现有数据和变量口径下，各机制对综合投入的经验解释能力大小，而不直接等同于机制已经得到理论验证。**
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**初版机制层 SHAP 汇总结果**：
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> :book:
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**当前阶段判断**： |