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什么是SHAP讲明注解？ 在机器学习和深度学习规模，模子讲明注解性是一个迫切的课题，尽管复杂的模子如深度神经网罗和集成模子（如XGBoost、LightGBM）在斟酌性能上发挥优异，但它们频频被视为“黑箱”，难以讲明注解其里面方案经过，SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种惩处这一问题的用具，通过分派特征的迫切性值来讲明注解模子的输出SHAP的核形式念SHAP的中枢想想源自互助博弈论中的Shapley值，Shapley值用于公说念分派多个参与者在互助中所带

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小程序开发 SHAP(SHapley Additive exPlanations)看成一种讲明注解机器学习模子输出的智商，基于Shapley值表面，通过将模子瞻望成果剖判为每个特征的孝敬，为模子提供全局和局部的可讲明注解性。 图片 SHAP看成机器学习模子的讲明注解器用，仍是是一项缺欠冲突。 在管制医知识题时，咱们持续通过构建模子，来寻找病因。此处，会有歧义，谈谈个东说念想法解，此种讲明注解并非因果关系，与Logistic回想的OR值有区别，此种讲明注解不是因果讲明注解，咱们不行因为瞻望变量s

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