2.6 模型可解释性实战：SHAP值分析，让黑盒模型变得透明
引言
SHAP（SHapley Additive exPlanations）是最流行的模型可解释性工具之一，可以解释任何机器学习模型的预测结果。本文将实战演示如何使用SHAP分析模型，让黑盒模型变得透明。
一、SHAP原理
1.1 什么是SHAP？
SHAP基于博弈论的Shapley值，为每个特征分配一个贡献值，解释模型预测。
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2026/7/9 10:20:32
2.6 模型可解释性实战：SHAP值分析，让黑盒模型变得透明
张小明
前端开发工程师
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