几行代码发一区！SHAP可解释分析，调包即用！

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最近发现， SHAP可解释分析 出现了挺多一区的文章，而且都是十几分的。简单看了一下内容，基本都是把SHAP应用在了一个新的领域，再加上个”可解释“的噱头。 这种方法几行代码就可以实现，通过计算每个特征对最终预测的贡献（SHAP值），能帮我们理解和解释复杂的机器学习模型，显著提高模型透明度和可信度。 这些优势让SHAP可解释分析在多个领域都有广泛应用，特别是医疗、金融等行业，因此关于它的研究 无论在学术界还是工业界都非常热门，顶会顶刊文章数目可观，想发论文的同学可以考虑。 我这边为了给大家提供新思路，已经整理好了 9篇 SHAP可解释分析最新paper ，可参考的idea也提炼了，基本都有开源代码，大家论文加油～ 扫码添加小享， 回复“ shap可解释 ” 免费获取 全部论文+开源代码 Interpretable machine learning with tree-based shapley add ………………………………