本代码适用于以连续型变量为主要特征的数据建模与解释分析。

主要流程包括：数据读取与预处理、XGBoost 模型训练、模型预测性能评估、SHAP 全局与局部解释分析，以及 PDP 部分依赖分析。

该代码可用于回归任务，也可根据实际需求自己调整为分类任务（注意需要会修改代码，如果不会修改的话建议慎拍）。

在使用本代码前，需要确保输入数据中包含目标变量和若干连续型特征变量。（在我们提供的Excel文件中，第一列是目标变量/因变量/Y，其他列为特征变量/自变量/多个X） 代码默认将目标变量作为预测对象，其余变量作为输入特征。

使用者应根据自己的数据结构修改目标变量名称、特征变量名称、数据文件路径以及相关参数。若数据中存在缺失值，应在建模前进行删除、填补或其他合理处理。若部分变量为类别型变量，则需要提前进行编码处理，否则可能影响模型训练和解释结果。