人工智能-第三方库(工具包)：SHAP【可解释性机器学习】

最新推荐文章于 2025-11-21 03:38:09 发布
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#SHAP #可解释性

可解释机器学习正逐渐成为研究焦点，以确保模型无偏见并帮助用户理解其工作原理。线性模型和决策树因其固有的解释性而常用，但其他模型如XGBoost也可通过特性重要性接口进行解释。SHAP是一个Python库，提供了一种基于合作博弈论的模型解释方法，为每个预测样本分配特征贡献值，增强了模型的透明度。

可解释机器学习在这几年慢慢成为了机器学习的重要研究方向。作为数据科学家需要防止模型存在偏见，且帮助决策者理解如何正确地使用我们的模型。越是严苛的场景，越需要模型提供证明它们是如何运作且避免错误的证据

关于模型解释性，除了线性模型和决策树这种天生就有很好解释性的模型意外，sklean中有很多模型都有importance这一接口，可以查看特征的重要性。其实这已经含沙射影地体现了模型解释性的理念。只不过传统的importance的计算方法其实有很多争议，且并不总是一致。有兴趣可以之后阅读相关文章 permutation importance、 interpretable_with_xgboost

SHAP是Python开发的一个"模型解释"包，可以解释任何机器学习模型的输出。其名称来源于SHapley Additive exPlanation，在合作博弈论的启发下SHAP构建一个加性的解释模型，所有的特征都视为“贡献者”。对于每个预测样本，模型都产生一个预测值，SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。

参考资料：
怎么利用permutation importance来解释xgboost模型的特征？
SHAP：Python的可解释机器学习库
Interpretable Machine Learning with XGBoost

了解 SHAP，实现可解释的机器学习
风口IT猪的成长录
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换句话说，我们考虑的是在所有可能的排序中，有该特征和没有该特征的模型的性能差异。
机器学习教程：SHAP值和LIME 值解释模型预测结果
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SHAP值和LIME值都是用于解释机器学习模型预测结果的工具，下面分别介绍它们的原理。
基于SHAP进行特征选择和贡献度计算——可解释性机器学习
小嘤熊的博客
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SHAP 的名称源自合作博弈论中的 Shapley 值，它构建了一个加性的解释模型，将所有特征视为“贡献者”。通常从预测正向结果的角度考虑模型的预测结果，所以会拿出正向结果的SHAP值（拿出shap_values[1]）。在SHAP中进行模型解释需要先创建一个explainer，SHAP支持很多类型的explainer(例如deep、gradient、kernel、tree、sampling等)，以tree为例，它支持常用的XGB、LGB、CatBoost等树集成算法。
终极指南：SHAP vs Eli5 vs LIME - 三大机器学习可解释性工具深度对比
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在当今AI技术飞速发展的时代，机器学习模型的可解释性变得尤为重要。SHAP、Eli5和LIME是当前最热门的三种模型解释工具，它们各有特色，适用于不同的场景和需求。本文将为您详细解析这三大工具的优缺点、适用场景和实战应用。🚀 ## 什么是SHAP值解释工具？ SHAP (SHapley Additive exPlanations) 是一种基于合作理论的方法，用于解释任何机器学习模型的输出。它
模型可解释性-SHAPE
数据掘金
09-09 1万+
SHAP，最早由加州大学洛杉矶分校（UCLA）的教授 Lloyd Shapley 提出，主要是用来解决合作博弈论中的分配均衡问题。Lloyd Shapley 是 2012 年的诺贝尔经济学奖获得者，也是博弈论领域的无冕之王。SHAP， 全称是 SHapley Additive exPlanation，属于模型事后解释的方法，可以对复杂机器学习模型进行解释，其中各个单词的意义为： SHapley：代表对每个样本中的每一个特征变量，都计算出它的 Shapley Value。 Additive...
SHAP - 机器学习模型可解释性工具
YuZhou的博客
11-22 1万+
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释预测结果的方法，它基于Shapley值理论，通过将预测结果分解为每个特征的影响，为模型提供全局和局部的可解释性。
机器学习模型可解释性工具——SHAP
学习与分享人工智能技术
02-28 2720
本文介绍了机器学习可解释性工具SHAP的原理、概念及python用法。
shape机器学习可解释性分析.zip
01-18
因此，可解释性机器学习应运而生，它旨在提供一种方式来洞察模型的决策流程，使我们能够解释模型为何做出某种预测。 在这个案例中，"基于心脏病数据的shape机器学习可解释性分析"可能涉及对心电图（ECG）数据的处理...
机器学习模型可解释性：LIME、SHAP 等方法的使用
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05-06 1219
除了 LIME 和 SHAP，还有一些其他的机器学习模型可解释性方法。例如，基于特征重要性的方法，通过计算特征的增益、纯度提升等指标来评估特征对模型的重要性，常见的有决策树中的特征重要性计算、随机森林的平均不纯度减少等。此外，还有基于可视化的方法，如对神经网络的中间层特征进行可视化，帮助理解模型在不同层次的学习过程和特征表示；以及基于规则提取的方法，从复杂模型中提取出易于理解的规则，如从决策树模型中提取决策规则，用于解释模型的决策逻辑。
R语言实现高效SHAP分析及机器学习模型可解释性的应用
04-23
内容概要：本文详细介绍了如何利用改进后的R语言SHAP包进行高效的机器学习模型可解释性分析。首先，作者分享了一个魔改版的SHAP包，强调了其相对于原版的优势，如更快的速度和更好的稳定性。接着，通过具体的代码...
深度学习可解释性-SHAP值解密：博弈论如何赋予AI可解释性灵魂？
qq_43664407的博客
06-14 1652
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种基于博弈论的可解释人工智能方法，它将机器学习模型的每个预测都视为一场"特征博弈"，精确量化每个特征对预测结果的贡献。想象一个陪审团分析案件的过程：​​​​：综合所有证据的贡献得出最终判断。
【可解释性机器学习】详解Python的可解释机器学习库：SHAP
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**SHAP是Python开发的一个“模型解释”包，可以解释任何机器学习模型的输出**。其名称来源于**SHapley Additive exPlanation**，在合作博弈论的启发下SHAP构建一个加性的解释模型，所有的特征都视为“贡献者”。对于每个预测样本，模型都产生一个预测值，SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。
可解释性机器学习入门：SHAP方法
weixin_72032564的博客
12-05 7733
随着机器学习特别是深度学习的应用越来越广泛，其“黑箱”特性（即模型内部复杂的决策机制难以理解）带来了信任、伦理、法律和安全等方面的挑战，因此可解释性变得至关重要，本篇博客对其做了相关讲解并结合实战重点介绍了SHAP这种模型无关的解释方法，希望能对大家有所帮助。
SHAP可解释性
crasher123的博客
06-16 1274
SHAP是一种基于博弈论的强大可解释性工具，能够为复杂模型提供透明的、细粒度的解释。通过计算Shapley值，SHAP能够公平地量化每个特征对模型预测的贡献，从而为机器学习模型的理解、优化和公平性检查提供重要支持。尽管计算复杂度较高，但通过近似方法，如TreeSHAP，SHAP已经能够在实践中得到广泛应用。
SHAP - 解释机器学习
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
05-15 5201
一、关于 SHAP 二、安装 三、树集成示例（XGBoost/LightGBM/CatBoost/scikit-learn/pyspark 模型） 四、自然语言示例（transformers） 五、使用 DeepExplainer 的深度学习示例（TensorFlow/Keras 模型） 六、使用 GradientExplainer 的深度学习示例（TensorFlow/Keras/PyTorch 模型） 七、使用 KernelExplainer 的模型不可知示例（解释任何函数） 八、SHAP 交互值 九、
可解释机器学习模型：解释SHAP分析的非技术指南
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05-17 1万+
随着可解释性成为机器学习项目越来越重要的要求，越来越需要将SHAP等技术的复杂输出传达给非技术利益相关者。
模型可解释性（SHAP)
bbbeoy的专栏
05-13 5655
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/ https://www.jianshu.com/p/324a7c982034 特征重要性计算 夏普利值-博弈论 SHAP含义：观察到某一个样本的预测中各个特征对预测结果产生的影响。 基本思想：计算一个特征加入到模型时的边际贡献，然后考虑到该特征在所有的特征序列的情况下不同的边际贡献，取均值，即某该特征的SHAPbaseline value。 例如：A单独工作产生的价值为v...
解释性差？机器学习解释利器：SHAP原理及实战
fulk6667g78o8的专栏
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武汉加油 热干面，你要好起来啊！本文首发于公众号：AI小老弟，全文约5000字，阅读时长5-10分钟导读本文首先介绍了机器学习解释包SHAP原理和计算方法，然后基于kaggle竞赛Home Credit数据构建用户违约预测的二分类模型，实战演练了SHAP的几个常用功能。针对结构化的数据以及分类任务，集成模型往往会有较好的效果，如XGBOOST的诞生，不仅风靡各大数据竞赛，也在工程中得到了广泛的应用。对于集成学习方法，效果虽好，但一直无法解决可解释性的问题。我们知道一个xgboost或lightgbm模型，
SHAP可解释性解锁机器学习模型的“黑匣子“
2501_92971633的博客
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**摘要：**SHAP可解释性方法正成为机器学习研究热点，在医疗、金融、教育等领域展现出重要价值。近期多篇顶刊研究（如Nature）应用SHAP方法提升模型透明度和可信度，例如：1）XGBoost结合SHAP实现风电功率高精度预测（R²=0.9994）；2）ICU死亡率预测中SHAP揭示血尿素氮的关键影响（AUC=0.824）；3）CatBoost+SHAP构建可解释辍学干预系统；4）肾移植预后预测中SHAP验证临床特征重要性。这些研究通过SHAP实现模型优化与决策支持，为跨学科研究提供新范式。附13篇前沿
基于SHAP的机器学习模型可解释性实战解析
SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法是当前可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）领域中最具影响力和广泛应用的技术之一，其核心目标在于解决“黑盒模型”预测结果难以理解的问题。随着深度学习、集成学习...
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