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SHAP介绍
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。
SHAP的核心思想是将特征值的的贡献分配到不同的特征中，计算每个特征的Shapley值，并将其与特征值相乘得到该特征对于预测结果的贡献，SHAP可以用于机器学习模型，包括分类和回归模型，可以生成图像化和定量的解释结果，帮助用户解释模型的决策过程。
SHAP的优点包括可解释性强、精度高、适用于各个模型和特征类型等。它可以帮助用户更好地理解机器学习模型地预测结果，识别模型地弱点并改进模型，也可以帮助用户更好地理解机器学习模型地预测结果，识别模型地弱点并改进模型，也可以帮助用户进行特征工程和数据预处理，提高模型地预测能力。
SHAP安装
SHAP 可以从 PyPI 或 conda-forge 安装：
pip install shap
or
conda install -c conda-forge shap