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一篇入门：彻底搞懂模型解释神器 SHAP 的核心原理与实践
简单来说，SHAP 是一种基于博弈论的方法，用来解释任何机器学习模型的单次预测。它通过计算每个特征对预测结果的贡献度，来帮助我们理解为什么模型做出某个特定的决策，从而打开了机器学习的“黑盒”。
SHAP详解：机器学习模型解释的统一框架（含实战案例）_shap模型-CSDN博客
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种基于博弈论的机器学习模型解释方法，旨在解决黑箱模型的不可知性、局部与全局解释割裂以及特征交互作用忽略等问题。
SHAP全解析：机器学习、深度学习模型解释保姆级教程 - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎
SHAP的核心思想源自合作博弈论中的Shapley值，Shapley值用于公平分配多个参与者在合作中所带来的收益，SHAP将这一概念引入到机器学习模型解释中，用于计算每个特征对模型预测结果的贡献
SHAP可视化方法，临床预测模型解释新框架！ - 风暴统计
以下是用于分析的数据集，及其建模的方法，我们的SHAP图将展示预测概率与预测对数几率，综合考量之后，我们可以得出影响最大的关键特征。
【机器学习】解释模型SHAP方法的原理和应用，借文献和公开数据谈谈我对结果解读的理解 - 哔哩哔哩
这里以用于树模型的TreeSHAP为例，此外，SHAP方法也有专门用于深度学习、图像处理的专有库，以及最近新发表的地理空间的geoshapley的库，暂时先不研究，后面遇到问题再说。
机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一）_shap算法-CSDN博客
本文深入探讨了SHAP（SHapley Additive exPlanations）值在模型可解释性中的应用，通过实例详细解释了如何使用SHAP库进行特征重要性和影响的分析。
欢迎来到 SHAP 文档 — SHAP 最新文档
SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种博弈论方法，用于解释任何机器学习模型的输出。它使用博弈论中的经典 Shapley 值及其相关扩展（详见论文和引用），将最优信用分配与局部解释联系起来。
SHAP全解析：机器学习、深度学习模型解释保姆级教程
SHAP的核心思想源自合作博弈论中的Shapley值，Shapley值用于公平分配多个参与者在合作中所带来的收益，SHAP将这一概念引入到机器学习模型解释中，用于计算每个特征对模型预测结果的贡献