项目名称——基于机器学习与深度学习的贷款批准预测
项目来源：和鲸社区https://www.heywhale.com/mw/project/670f61d10ebb9f7a69c5144c
项目数据集：有两个【上传不了博客】大概长这个样：
数据说明：
实验环境：tensorflow、shap
实验结果：
实验过程以及遇到的问题和解决方案：
实验过程：
建立一个main.py的python文件，将其拖到linux目标文件夹下，在linux环境下打开文件并复制项目源码，然后新建文件夹，将数据集上传至文件内。在linux终端界面，输入python main.py，敲回车即可自动编译。
遇到的问题：
一开始跑完实验之后，发现只出结果没有图标【原项目有很多图表】，后来发现是源码中没有图表的打印输出语句，然后对比原项目，挨个给每个图表后面加打印输出保存语句。接着发现代码执行到逻辑回归那里执行不下去，搜索一下，给出的答案是：tensorflow版本与cuda版本不兼容，去官网下载最新版cuda，安装到linux指定目录，问题解决。执行到深度神经网络那里，开始报错,有两原因【看不懂看不懂】：
1.TensorFlow 版本问题：
SHAP 的 DeepExplainer 对 TensorFlow 2.4.0 及以上版本的 eager execution 模式支持不完善。
2.Keras 输入结构不匹配：
尽管输入层名称已显式定义为 explicit_input，但 SHAP 解释器仍然无法正确识别输入结构。
然后我把出问题的那部分代码，传给deepseek，让他改，改完之后运行，发现还是那个错，但是结果已经全出来了，只是提示TensorFlow 版本问题，我觉得这个问题是环境配置的原因，不过影响出结果，然后我选择暂时将这个问题搁置，准备下一步的数据爬取工作，因为师兄说过，就算源代码全跑通，到时候换数据集还得再改代码，所以，赶紧爬数据，赶紧跑代码！！！
