HF.099 | 黑箱模型的事后可解释性-SHAP框架

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SHAP （SHapley Additive exPlanations）是一种基于博弈论的 模型解释方法 ，能够量化每个特征对机器学习模型预测的贡献，帮助理解 黑盒模型 的 内部决策逻辑 。其作为可解释机器学习领域的核心工具，近年来在全球水文领域的学术研究和实际应用中产生了深远影响。 论文速递1： 最新研究《Compounding effects in flood drivers challenge estimates of extreme river floods》创新性引入 SHAP模型 ，首次量化降水、地形、土地利用等多因子的非线性协同效应，揭示传统方法低估的复合致灾链通过全局特征贡献排序+局部样本归因，SHAP不仅定位关键驱动因子（如短时强降雨贡献度达52%），更动态拆解“极端事件预测逻辑”，为跨区域洪水风险评估提供“可解释-可干预”的决策地图！ 图1.说明了在一个流域内的两个洪水事件样本的复合效应的重要性。（A和B），两个洪水样本的输 ………………………………