- SHAP（SHapley Additive exPlanations）是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论文）。
- 部分依赖图显示了目标相应和一组特征之间的独立性，排除了其他所有的特征。直观的，可将部分依赖解释为预期的目标响应，和目标特征的函数。
参考文献：
【1】SHAP官网
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