使用 SHAP 理解机器学习模型：可解释人工智能指南

Shap（SHapley Additive exPlanations）是一种机器学习技术，用于解释机器学习模型的预测。它基于 Shapley 值的概念，在博弈论中用于在合作游戏中分配玩家之间的总收益。

在机器学习的背景下，Shapley 值用于为模型的每个特征分配唯一的贡献输入特定的预测。这种贡献称为 SHAP 值，表示特征对预测的贡献量。SHAP 值可用于识别哪些特征对于模型的预测最重要，并且可以可视化为条形图或热图以提供对模型行为的清晰且可解释的解释。

SHAP 已应用于各种机器学习模型，包括线性回归、决策树和神经网络。它已被用于多种应用，例如信用风险评估、客户分类和医疗诊断。总体而言，SHAP 是一种解释机器学习模型预测的强大技术，并且有助于理解模型如何做出预测。他们的决策，识别模型中的偏差或错误，并提高模型的性能。