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欢迎来到 SHAP 文档 — SHAP 最新文档
SHAP (SHapley Additive exPlanations，沙普利加法解释) 是一种博弈论方法，用于解释任何机器学习模型的输出。它使用博弈论中经典的 Shapley 值及其相关扩展，将最优信用分配与局部解释联系起来（详情和引用请参阅论文）。
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。
GitHub - shap shap: A game theoretic approach to explain the output of . . .
An implementation of Deep SHAP, a faster (but only approximate) algorithm to compute SHAP values for deep learning models that is based on connections between SHAP and the DeepLIFT algorithm
shap · PyPI
An implementation of Deep SHAP, a faster (but only approximate) algorithm to compute SHAP values for deep learning models that is based on connections between SHAP and the DeepLIFT algorithm
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
SHAP知识点全汇总 - 知乎专栏
为了直接捕捉成对的相互作用效果，我们基于博弈论中 Shapley交互指数扩展SHAP值，提出了SHAP交互值（SHAP INTERACTION VALUES），SHAP交互值保证了一致性的同时可以解释单个预测的交互效果。
全流程：机器学习之可解释性分析-SHAP值，彻底了解每个图的含义特征重要性-特征交互_哔哩哔哩_bilibili
|一键调用SHAP+LIME+PDP可解释分析|深度解密所有的机器学习深度学习集成学习模型，【研究生基本功】SHAP可解释性分析，原理及应用详细讲解，了解特征重要性及模型解释性！
SHAP进阶解析：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
在之前的文章 SHAP全解析：机器学习、深度学习模型解释保姆级教程中，作者详细介绍了SHAP的基本概念以及其在机器学习、深度学习模型中的基础应用，通过该文章，读者对如何使用SHAP解释模型预测、理解特征对模型输出的贡献有了初步的掌握