SHAP可解释性竟然还能做聚类分析？11个结合idea带你一网打尽顶会顶刊！

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SHAP可解释性与聚类分析的结合是当前机器学习可解释性研究的热门方向之一。 这种结合不仅能深入理解模型的决策过程，还能通过聚类揭示数据中的潜在模式，进一步提升模型的可解释性和性能，在医疗、金融风控、电子商务等领域应用超级广泛，是个 研究价值高、创新空间大 的方向，非常适合我们做创新。 目前，这方向主要围绕基于SHAP值的监督聚类、聚类辅助的SHAP解释增强、交互式特征分析与模式发现等核心思路进行研究，如果大家想发论文，也建议从这些角度入手。 感兴趣的同学可以看我整理的 11个 SHAP可解释性+聚类分析参考方案 ，开源的代码都附上了，有问题欢迎评论区交流~ 扫码 添加小享，回复“ shap聚类 ”   免费获取 全部论文+开源代码 K-shap: Policy clustering algorithm for anonymous multi-agent state-action pairs 方法： 论文通过结合SHAP可解释 ………………………………