SHapley Additive exPlanations是什么

Shapley Additive Explanations（SHAP）是一种解释机器学习模型预测的方法。它基于Shapley值的概念，该理论是合作游戏中分配收益的公平解决方案。SHAP通过计算每个特征对模型预测的影响，生成每个样本的解释值。这样，用户可以了解模型如何做出决策，并提供必要的准备来纠正或验证预测。SHAP已经被广泛应用于各种机器学习任务，包括图像分类、自然语言处理和金融预测等。