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2026.06.24-日报-莫润麟
2026.06.24-日报-莫润麟### 今日内容①整理重点机制筛选思路 ②XGboost+SHAP初跑筛选重要机制 ③参加财务对接会
一、重点机制筛选思路重点机制筛选不能只依赖初版 XGBoost / SHAP 的变量排序结果。
原因:
- 初版模型结果受变量口径、数据覆盖率、缺失情况影响较大- 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- 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”- 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。 因此,后续筛选重点机制应综合考虑四个维度:
- 模型信号****看该机制变量在 XGBoost / SHAP 中是否有稳定表现,包括:- 特征重要性是否靠前; - SHAP 方向是否清晰; - 是否存在非线性或阈值; - 不同模型或分组下是否稳定。
- 理论解释力****看该机制能否在博弈论框架中解释清楚:- 是否能进入效用函数或收益函数; - 是否影响边际收益、边际成本、胜率预期或收益分配; - 是否能够推导出清晰的机制命题。
- 数据可支撑性****看当前竞赛数据中是否能找到较稳定的变量代理:- 是否有可观测字段; - 是否覆盖 3 月 / 5 月或多期数据; - 是否口径稳定; - 是否存在严重缺失; - 是否容易和综合投入产生同源泄漏。
- 业务机制代表性****看该机制是否真正对应游戏竞赛活动的核心规则设计:- 是否能从玩法规则中找到明确制度载体; - 是否符合玩家实际体验; - 是否能解释平台规则如何影响玩家投入; - 是否有后续优化建议空间。 总结: 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
二、XGboost+SHAP初跑筛选重要机制#### (一)初版连续值 XGBoost + SHAP 执行思路****目的是获得一版模型信号:
- 哪些变量对综合投入更有解释力- 哪些变量所属机制更靠前- 哪些机制值得后续重点分析- 哪些变量需要继续优化口径过程中,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。 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。 [图片: 图片展示了齐甜天/手稿代码:手稿初始发布的内容。该代码是提交给《科学报告》的手稿《基于XGBoost和SHAP的上市公司ESG漂绿可解释预测模型》的首次发布代码。文件夹内包含.gitignore、许可证、模型预测效能与进一步分析.ipynb]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。 当前思路是:
- 代码骨架:借 ESG 论文公开代码- 方法写法:参考连续值回归论文- 变量体系:使用游戏竞赛七机制框架****整体执行流程:
- 读取数据- 划分训练集 / 测试集- 训练 XGBoost 模型- 输出模型指标- 运行 SHAP- 汇总变量重要性- 汇总机制重要性- 生成结果表和报告关键调整:
- 模型由 XGBClassifier(分类) → XGBRegressor(连续值)- 评价指标由** Accuracy、F1、AUC → R²、RMSE、MAE**- 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#### (二)初版 XGBoost + SHAP 结果整理- 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。- 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。> 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。 初版机制层 SHAP 汇总结果:
- 私有性 — 28.63%- 激励性 — 18.27%- 公平性 — 17.24%- 补偿性 — 13.22%- 互补性 — 11.83%- 互动性 — 6.19%- 流动性 — 4.61%当前阶段判断:
- 私有性机制信号最强,贡献—回报绑定相关变量对综合投入具有较强解释能力- 激励性和公平性机制也表现出明显模型信号,初步具备进入重点机制候选的基础- 互补性机制处于中等水平,变量仍处于第一版构建阶段,后续需结合 K-L 子模型进一步验证- 互动性和流动性机制当前信号相对较弱,可能受变量构建质量和数据覆盖范围影响,暂不依据当前结果直接否定其理论意义
Source: feishu doc PWJWdhuE3opSQYxVqTicnBdzn7d