SHAP（SHapley Additive exPlanations）以一种统一的方法来解释任何机器学习模型的输出。 SHAP将博弈论与局部解释联系起来，将以前的几种方法结合起来，并根据预期表示唯一可能的一致且局部准确的加法特征归因方法（详见SHAP NIPS paper 论文）。
虽然SHAP值可以解释任何机器学习模型的输出，但我们已经开发了一种用于树集合方法的高速精确算法（Tree SHAP arXiv paper）。 XGBoost，LightGBM，CatBoost和scikit-learn树模型支持快速C ++实现：
import xgboost import shap # load JS visualization code to notebook shap.initjs() # train XGBoost model X,y = shap.datasets.boston() model = xgboost.train({"learning_rate": 0.01}, xgboost.DMatrix(X, label=y), 100) # explain the model's predictions using SHAP values # (same syntax works for LightGBM, CatBoost, and scikit-learn models) explainer = shap.TreeExplainer(model) shap_values = explainer.shap_values(X) # visualize the first prediction's explanation (use matplotlib=True to avoid Javascript) shap.force_plot(explainer.expected_value, shap_values[0,:], X.iloc[0,:])
